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Enregistrement W342245923

Methodology for Conducting Safety Performance Measurement of Interchange in Transportation Design Process: Case Study of Turcot Complex

2009· article· en· W342245923 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Hossein Zarei, Alireza Hadayeghi, P Dansereau, Sébastien Labonte, Chantal Dagenais, Brian Malone

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 88th Annual MeetingTransportation Research Board · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditCollisionTransport engineeringEngineeringBayes' theoremMeasure (data warehouse)Order (exchange)Process (computing)Operations researchRisk analysis (engineering)Computer scienceData miningComputer securityAccountingBusinessBayesian probabilityArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study is to supplement qualitative findings of Road Safety Audits (RSA) with results of a quantitative approach that will allow verification of RSA’s findings for a real project to better understand the impacts of a new design on safety implications. To that end, a scientific safety analysis has been conducted in order to quantitatively measure safety performance of existing design of Turcot complex - a major interchange located in the City of Montreal, in the Province of Quebec, Canada - and its proposed alternative design with a great extent of details. To achieve this goal, the Empirical Bayes Method was employed to use Safety Performance Functions (SPFs), historical collision data, and different Collision Modification Factors (CMFs) for each element and consequently to obtain long-term expected number of collisions for all elements of the existing and proposed designs. Two existing and proposed designs were compared to each other, both in terms of total number of expected collisions for the whole site – obtained by summing number of collisions for the individual links of the complex - and also in terms of total number of expected collisions on “movement” level. Eventually the results of this analysis were compared to the findings of conducted Road Safety Audit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,400
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,037 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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