Advancing the Methodology for Estimating the Effects of Safety Treatments
Notice bibliographique
Résumé
The Highway Safety Manual uses safety performance functions (SPFs) and crash modification factors (CMFs) to quantify the safety effects of a roadway design and operational changes. A number of substantial methodological issues in SPF and CMF estimation exist that have not yet been completely addressed. Notably, although applicability of SPFs and CMFs may significantly vary by crash severity, only limited consideration is given to severity distribution. Moreover, when developing crash modification functions (CMFunctions), most of the current state-of-the-art studies only rely on the functional forms that may not address the non-linear effects of roadway attributes on safety. In addition, while many studies advocate using traffic conflicts as surrogate measures of safety to address some issues in CMF estimation, most of the current measures do not sufficiently take into account the severity of conflicts. The thesis is based on an amalgamation of four research papers that separately delve into these topics in Chapters 3 to 6. Chapter 3 develops and compares alternative approaches for predicting number of crashes for each severity level. The applicability of a two-stage SDF (severity distribution function) modeling approach is the main focus of this chapter. Chapter 4 applies Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation to investigate the functional forms used to derive CMFunctions in cross- sectional regression models. This chapter mainly focuses on the methodology and uses freeway median width as a case study. Chapter 5 aims to demonstrate the versatility of the approach by applying that to passing lanes on two-lane roads. The results of these two applications highlight the importance of using the functional forms that can capture non-linear effects of road attributes for CMF estimation in cross- sectional models, while providing robust CMFs for practical applications. Chapter 6 investigates a novel traffic technique using the data obtained from video observations at signalized intersections. The measures of post encroachment times and corresponding conflicting vehicle speeds are integrated to define a risk score which classifies conflicts into three severity levels. The results show strong relationships between the classified conflicts and both total and fatal/injury crashes and conform the promise of the approach for estimating CMFs where there are insufficient crash data for directly estimating them.
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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 | 0,065 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».