Identifying the Influence of Dangerous Intersections in Measuring Accessibility for Children's Independent Mobility, A Case Study in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: In transportation planning, children are marginalized and often neglected, as the focus is primarily on adult needs and abilities. The daily travel destinations of children are also different from those of adults. Walking speeds and abilities limit the distances that children can travel. Additionally, fear of traffic danger can also prevent children from traveling independently. Intersections are junctions that allow children to change direction but are also locations where conflict between road users can be frequent, which can limit children's travel. As such, their impact on children's independent travel is important. Objective: The objective of this study is to understand to what extent children's independent travel accessibility could be limited by the level of traffic danger at intersections. Methodology: Using open data, the methodology for this study has two key steps. First, “dangerous” intersections for children (aged 8 to 12) were identified in a specific area of the city of Montreal based on three major traffic danger components available in open datasets: speed limit, road class and design, and traffic control. Weights were given to each of these components based on experts’ prioritization. The second step involved the calculation of children's accessibility on foot (measured as the number of destinations within a specific distance) with and without dangerous intersections considered as barriers. Results: Among all intersections in the selected neighborhoods, 1673 dangerous intersections were identified. Accessibility without considering traffic danger ranges between 1 to 45 destinations. When considering traffic danger, accessibility drops to between 0 and 19. This reflects a 20% decrease in children's walking service areas. Conclusion: Our results demonstrate that children's accessibility is different when traffic danger is taken into account, which could be a major deterrent to choosing to walk to destinations, either by the children themselves or with their parents.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».