Using Macrolevel Collision Prediction Models in Road Safety Planning Applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the use of several recently developed macrolevel collision prediction models (CPMs) in two road safety planning applications. Data from several urban neighborhoods in the Greater Vancouver Regional District (GVRD) in the province of British Columbia, Canada, were used to present and test model-use guidelines in two road safety planning applications. In the first case study, an areawide traffic calming collision modification factor was estimated for GVRD urban areas, for “total” and “severe” collisions, to be in the range of –0.40 and –0.39, respectively. In the second case study, four neighborhood network structures were evaluated, and two test networks that appeared safer than conventional grid and cul-de-sac neighborhood street patterns were revealed, mostly because of the increased use of three-way intersections. Moreover, cul-de-sac networks appeared to be much safer than grid networks, by nearly three to one. The results suggested that the models and model-use guidelines could complement and enhance traditional road safety improvement programs and could provide new and improved empirical tools for planners and engineers to do road safety planning. It is hoped that development of guidelines for macrolevel CPM use will facilitate improved decisions by community planners and engineers and, ultimately, neighborhood traffic safety for residents and other road users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».