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Enregistrement W365193055

Speeding on Weekends and Weekdays: Note on Policy Implications

2015· article· en· W365193055 sur OpenAlexaboutno aff
Shahram Heydari, Liping Fu, Luis Miranda-Moreno

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 94th Annual MeetingTransportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNames of the days of the weekOddsCrashTransport engineeringSpeed limitTime of dayAdvertisingStatisticsDemographyGeographyLogistic regressionBusinessComputer scienceMathematicsEngineeringSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speeding in urban areas is a critical safety issue because of the concentration of pedestrians and cyclists. Previous studies have indicated that holiday periods are generally more dangerous for road users in terms of road safety indicators such as crash frequency and speeding. In this regard, weekdays have been generally shown to be safer than weekends. This paper examines potential factors that vary between speeding during weekends and weekdays. To this end, Bayes estimates of a Binomial logistic model were used to obtain model coefficients and their associated odds ratios. Observations from a sample of local streets in Montreal, with speed limits of 40 km/h and 50 km/h, were used. The results showed that evening hours, midday hours, and number of sidewalks were more prevalent in speeding on weekends than on weekdays. Interestingly, night hours were less prevalent in speeding during weekends. This finding contradicts the mainstream belief that weekend nights are more risky with respect to speeding. The authors also found that one-way streets were less prevalent in speeding on weekends. Additionally, speeding on streets with a posted speed limit of 50 km/h was under-represented during weekends. Policy implications that follow from this study’s findings provide noteworthy guidelines for policy makers to plan traffic enforcement strategies more efficiently.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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