Crash Modification Functions for Passing Relief Lanes on Two-Lane Rural Roads
Notice bibliographique
Résumé
Passing relief lanes on two-lane rural roads provide passing opportunities that would otherwise be scarce where there are extensive no passing zones and/or high opposing traffic volumes. The paper addresses the safety effects of installing a passing lane or lengthening an existing one. It stands to reason that the effect of installing a passing lane will depend on the actual length of that lane. By extension, it is also reasonable to expect that the safety effects of lengthening an existing one will depend not only on the amount of the lengthening, but also on the original length. Yet, knowledge that can be applied to estimate these two sets of effects in a design process is lacking. The crash modification factors (CMFs) in the Highway Safety Manual (HSM) and in the CMF Clearinghouse for installing a passing lane are all single valued, of the order of 0.75. And neither source provides CMFs for lengthening an existing passing lane. This paper seeks to address these voids by developing continuous crash modification functions (CMFunctions) for both sets of design decisions using Michigan and Ontario crash, geometric, and traffic data for passing lane and reference sections. Generalized linear modeling and full Bayes Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation are used to develop cross-section regression models from which crash modification functions are derived and compared. The results are consistent with those from credible before-after studies, so are recommended for implementation in practice, in particular for HSM applications.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».