Selecting Candidate Locations for Red Light Cameras
Notice bibliographique
Résumé
Based on the positive findings of an evaluation into their safety effectiveness in August of 2004, the province of Ontario announced that interested municipalities would be able to operate red light cameras. The Region of Durham wished to explore the feasibility of implementing a red light camera program. Particularly, the Region wanted to ensure that the sites were selected in an objective and defensible manner based on sound traffic engineering judgment. This paper discusses the development of site selection criteria, the identification of potential candidate locations using collision data, and further refinement of the list through a detailed office and field review. The candidate locations were selected based on a higher than expected collision performance and an over representation in angle collisions. These locations would have the highest potential for safety improvement, specifically in red light running related collisions. A detailed office and field review was conducted, including a detailed collision analysis, a review of signal operations, intersection layout, traffic signal type and placement, prevailing traffic patterns and operating speeds, and the suitability of each approach for a red light camera. Based on the review, a short list of candidate sites/approaches was developed. For approaches remaining on the short list, it was suggested that the occurrence of red light running be confirmed through a detailed field investigation, a benefit-cost analysis be undertaken to confirm that any alternative treatment identified would not be able to achieve similar results at a lower cost, and rear end collisions be closely monitored in the post-implementation period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».