Advancing the methodology for predicting the safety effects of highway design and operational elements
Notice bibliographique
Résumé
Road traffic crashes are one of the major causes of deaths and injuries around the world killing approximately 1.2 million people and injuring over 50 million every year. One of the primary goals of transportation agencies around the world is to reduce crashes as well as minimize the potential for human error and provide a forgiving road environment. Estimating the safety effects of highway design and operational elements is essential in achieving this goal. This research is divided into two components aimed at advancing the methodology for estimating these effects. The first component looks at evaluating the potential of cross-sectional analysis for developing crash modification factors/functions (CMFs/CMFunctions) used to represent the effects of safety treatments on crashes. First, the cross-sectional approach was used to investigate the safety effects of horizontal curvature on rural two-lane highways, which would be impossible to evaluate with before-after data. Second, this approach was further evaluated using databases of sites that were actually treated and similar, but untreated reference sites. The treatment databases for this part consisted of combination rumble strips (center line plus shoulder), wet reflective pavement markings and intersection conflict warning systems. The results from the cross-sectional analysis were then compared to recent studies where empirical Bayes before-after analysis was conducted with the same dataset used for the cross-sectional analysis. The results were promising in that the effects from the cross-sectional and before-after studies were reasonably comparable in each case. In addition, it was possible in some cases to relate the CMF to application circumstances by developing CMFunctions, providing results that could not be achieved in the before-after studies. The second component of this research involved development of roundabout crash predictions using conflicting volumes and delays, which could only be estimated from turning movement counts that are rarely collected at roundabouts. The object was to determine whether the considerable extra effort to collect these data would be worthwhile. The developed models were compared to the traditional models based on approach flows. The results suggest that collecting turning movement data, which is also required for capacity analysis, would be worthwhile for evaluating roundabout safety.
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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 | 0,033 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».