Integrating Information From Prior Research Into a Before-after Road Safety Evaluation Through Bayesian Approach and Data Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Before-after road safety evaluation (B/A) to measure safety treatment effect is a key mission in road safety management, and has fueled considerable research. However, previous research in this area has been overwhelmingly dedicated to safety model estimation with less emphasis on other methodological issues. As a result, there continues to be uncertainty in the validity of treatment effect estimates. This study seeks, with innovative paradigms, a systematic solution by solidifying methodologies for every essential step of a thorough B/A process to secure its ultimate validity. Methodologies of data sampling and processing, and before and after model development, both vital procedures that have been historically neglected, are investigated. A pre-test data sampling approach to select reference groups is established in the context of B/A application. A post-assignment propensity score matching method is developed in order to further eliminate statistical bias while the treatment effect indicator – collision reduction ratio (CRR) – is being estimated. Rather than focus on single safety model development as is common in traffic safety research, this study seeks all viable knowledge by employing various safety measures including collision and safety surrogates, by embedding several adaptable random distributions, by fitting models through both "Frequentist" and "Bayesian" approaches, and by exploring a variety of model forms and components. Accordingly, the output of this study is not a "best" single model, but rather an amalgamation of diversified models. The diversity is shown to be attractive in terms of information conveyed, especially for the B/A process. Finally, this study succeeds in finding a methodology to integrate all of the diverse knowledge sources. The Bayesian Model Averaging (BMA) method is investigated and developed to integrate a variety of statistical significant models without exclusion, in forging a unified model. All methodologies explored and developed in this study are essential to secure the validity of the B/A process. As important, they are substantially connected to each other. Should one method be deficient, the remaining steps cannot guarantee validity of B/A process. As a whole, these methodologies, if properly developed and applied, constitute a logical chain to estimate treatment effect with minimal errors and high validity.
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 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 | 0,110 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».