Validation of observational before–after safety studies in Canada during COVID-19 pandemic: A “no treatment” evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic caused a substantial shift in global traffic volume and travel behavior. However, the literature lacks an assessment of its impact on road safety evaluations, raising concerns about the accurate assessment of safety countermeasures implemented during the pandemic and the evaluation of crash records within that timeframe. This study aimed to examine the applicability of existing methodologies to assess the effects of countermeasures implemented during the COVID-19. This was carried out in the context of a “no-treatment” evaluation for a set of signalized intersections in various Canadian jurisdictions, observing a time frame with COVID-related mobility restrictions in 2020 and 2021. The methodologies tested were the most well-known and used in the field, i.e. the comparison group (CG) method, the empirical Bayes (EB) method, the EB method with CGs, and the full Bayes (FB) method with linear intervention models. The results showed that all methods analyzed were able to identify the hypothetical treatment within the confidence levels of the estimated crash modification factors, with different degrees of accuracy and precision. These results, therefore, will be vital for practitioners to select and decide on the methodology to be used in assessing countermeasures occurred during COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 découle