Investigating relationships among perceptions of yielding, safety, and comfort for pedestrians in unsignalized crosswalks
Notice bibliographique
Résumé
Interactions with other road users influence the perceived safety and comfort of pedestrians. Yet the relationships among perceptions of yielding, safety, and comfort are poorly understood. To enhance understanding of these key concepts, the objectives of this study are to determine how perception of pedestrian safety at unsignalized crosswalks differs from perception of comfort, and the relationship of each with perception of yielding. A generalized structural equations model is developed using data from an online survey in which 366 participants (i.e., “perceivers”) rated yielding, safety, and comfort for sample videos of pedestrian interactions with motor vehicles and bicycles. Results show that an individual’s perception of yielding plays a crucial role in mediating the effects of interaction attributes (e.g., vehicle speed, proximity) and perceiver attributes (e.g., travel habits) on their perceptions of pedestrian safety and comfort. For example, people who bicycle more frequently perceive pedestrians as more comfortable than people who walk more frequently, rooted in misalignment on what constitutes adequate yielding. Strategies to address pedestrian comfort can focus on a set of key yielding behaviors by drivers and cyclists – particularly allowing the pedestrian to cross first. Motor vehicle drivers must exhibit stronger yielding behavior (e.g., allow a larger time gap) than bicycles to achieve the same level of perceived pedestrian safety and comfort. Although perceptions of safety and comfort are strongly related and similarly impacted by yielding, researchers should be cautious about using the concepts interchangeably because they are differently impacted by attributes of the interaction and perceiver.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».