Improving safety and traffic operations in urban zones with a high propensity for rear-end collisions at signalized intersections
Notice bibliographique
Résumé
At signalized intersections, rear-end accidents are frequently the predominant accident type. These accidents result from the combination of a lead-vehicle's decelereation and the ineffective response of the following vehicle's driver to this deceleration. The frequency and severity of rear end collisions can be reduced through traffic control and operational improvements. There are different traffic operation strategies for rear-end collision reduction like "Employ multiphase signal operation". "optimize clearance intervals" or "Restrict or eliminate turning maneuvers (including right turns on red)". In practice, the most cost-effective strategy appears to be "Employ Signal Coordination". The first objective of this research report was to use spatial analysis tools to disaggregate Toronto into 76 spatial zones (Toronto is usually divided into 158 zones). The second objective was to rank the 76 zones according to their propensity for rear-end collisions at 4-legged signalized intersections. The third objective was to demonstrate how safety can be improved through signal coordination and progression. The software package Synchro-4.00 was used to recommend improved signal coordination through optimization of cycle lenghts, splits and offsets. The coordination analysis for the 15 intersectins located in the zone with the highest propensity for rear-end collision revealed the following results. 1. Coordination was definitely not recommended for three of the intersections. 2. Coordination was probably not recommended for six of the intersections; and 3. Coordination was definitely recommended for six of the intersections. The coordinatability analysis for the 15 intersections located in the zone with the highest propensity for rear-end collisions was performed on the basis of current cycle length (based on field observations). At the nine intersection where coordination is either definitely not recommended or probably not recommended, current cycle length needs to be optimized.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».