Better Safety Analyses through Smarter Data: Adding Open-Street-View and Traffic-Calibrated Location-Based Services Data to Pedestrian Crash Analysis in Lincoln, NE
Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian crashes are a significant concern in the U.S., with pedestrian fatalities increasing and outpacing those of vehicle occupants. This research investigates the potential of new data sources to enhance pedestrian safety analysis and crash modeling. Specifically, it examines the use of StreetLight-calibrated traffic volumes and Mapillary detections of street objects for modeling pedestrian crash counts and severity. By integrating these innovative data sources, the study aims to improve the accuracy and granularity of safety evaluations. Both generalized linear models and machine learning (ML) models, including random forests (RF) and gradient boosting machines, demonstrated acceptable performance and solid portrayal of crash dynamics, with ML models providing better predictive power at the cost of complexity and lower interpretability. Additionally, the weighted RF classifier showed high accuracy in predicting crash severity. Key variables in our analysis encompassed StreetLight volumes and various Mapillary open street-view detections, including traffic signals, crosswalks, advertisement signs, store signs, streetlights, and arrow markings. The association between these variables and crash counts and severity aligns with our understanding of crash patterns. Overall, the research underscores the importance of leveraging detailed, real-world data to improve pedestrian safety analyses and contribute to more effective safety strategies and policy decisions.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».