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Enregistrement W36187431 · doi:10.1016/j.resplu.2022.100307

Pedestrian and Bicyclist Traffic Control Device Evaluation Methods

2011· article· en· W36187431 sur OpenAlexfundno aff
Susan T. Chrysler, Kay Fitzpatrick, Marcus A. Brewer, Mike Cynecki

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmployment and Social Development Canada
Mots-clésPedestrianTransport engineeringContext (archaeology)CrashIdentification (biology)VisibilityPlan (archaeology)Control (management)EngineeringPoison controlComputer scienceArtificial intelligenceGeographyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report offers traffic engineering practitioners information on how to evaluate roadway traffic control devices used by pedestrians and bicyclists. Though presented in the context of devices meant for pedestrian and bicyclist facilities, the guidance provided can be applied in a more general sense to evaluations of traffic control devices in all settings. The evaluation methods report is designed for practitioners (State transportation departments and county or city engineers and planners) but could also be helpful to traffic safety students and researchers. Personnel without specialized statistical analysis skills should be able to use the report. It presents a detailed plan for practitioners to follow from the initial problem identification stages to documenting the evaluation effort. The first step of any evaluation is to clearly formulate the research question by identifying the motorist, pedestrian, or bicyclist behavior that poses a safety or operational problem. Candidate traffic control devices and other countermeasures can then be identified as potential solutions to that problem. The evaluation methods described in this report include user surveys or interviews, visibility studies, driving performance studies, observational traffic studies, and crash analyses. The selection of the appropriate evaluation method will consider cost, time, research aims, and available research equipment and staff.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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