Investigating factors that affect conflicts between bicyclists and right turning vehicles at signalized intersections
Notice bibliographique
Résumé
Due to the recognition of active transportation as a beneficial alternative to more traditional modes of transportation, there is increasing interest in designing infrastructure systems to promote the safe use of forms such as bicycling. Collision data, which are typically used in road safety studies, may be incomplete and the use of such data is reactive as it requires collisions to have already taken place. Additionally, collisions involving bicyclists and vehicles are less common than those between vehicles. As a result, alternative approaches for evaluating the safety effect of various infrastructure attributes, such as the use of surrogate safety measures, specifically traffic conflicts, could be considered. Most collisions between bicyclists and vehicles occur at intersections and of these, collisions between right turning vehicles and bicyclists form the majority. The main objective of this study was to use cross-sectional regression models to investigate various intersection characteristics, including geometry, signal phasing, and bicycle infrastructure, with a view to determining which attributes are associated with a significant effect on right turning conflicts and how this may vary with different conflict severity levels. Using data for 65 signalized intersection approaches across Canada, various intersection attributes were found to be associated with the frequency of right turning conflicts such as exposure levels, the lateral offset of the bicycle facility and the grade of the approach to the intersection. The significance levels of the associated effects of certain attributes were observed to change with the severity level of the conflicts.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».