A Study on Road Safety Audit and Black Spot Identification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Road Safety Audit (RSA) is a formal procedure for assessing accident potential and safety performance of new and existing roads. Road safety audit is an efficient, cost effective and proactive approach to improve road safety. It is proved that RSA has the potential to save lives. The RSA was originated in Great Britain and is well developed in countries like UK, USA, Australia, New Zealand, Denmark, Canada, Malaysia and Singapore. Presently, it is at varying stages of implementation in developing nations like India, South Africa, Thailand and Bangladesh. Therefore, road safety audit appears to be an ideal tool for improving road safety in India. In this study, a rural road stretching from Rallaguda bridge to Vardhaman College of Engineering in Hyderabad city is chosen for road safety audit. Safety assessment is done using iRAP application by collecting road side features, midblock details, intersection features, vulnerable road users’ facilities, speed and flow details. The secondary objective is to find out the Black Spot locations within Rajiv Gandhi International Airport (RGIA) police station jurisdiction of Hyderabad city. Accident prone areas are identified by estimating Weighted severity and accident severity indices with the help of historical accident data. Finally, major causes of accidents and measures to improve safety of the chosen road section are suggested.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».