Transferability of Community-Based Macrolevel Collision Prediction Models Between Different Time-Space Regions for Road Safety Planning Applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the use of several recently developed community-based, macro-level collision prediction models (CPMs) and model-use guidelines in a CPM transferability case study between spatial-temporal regions. The objective was to test the model-use guidelines in an application that involved transferring CPMs developed using 1996 data for the Greater Vancouver Regional District (GVRD), for use in the Central Okanagan Regional District (CORD) using 2003 data. The GVRD and CORD are regions located 400 kilometers apart in the Province of British Columbia, Canada. The case study was carried out in two parts. First, CPMs were developed ?from scratch? using 2003 data for the City of Kelowna following recommended community-based, macro-level collision prediction model development guidelines. Second, existing CPMs were transferred from the GVRD to the CORD, using the recommended transferability guidelines. An analysis of the results revealed that macro-level CPM transferability was possible and no more complicated than micro-level CPM transferability. To facilitate the development of reliable community-based, macro-level collision prediction models, it is recommended that CPMs be transferred rather than developed from scratch whenever and wherever communities lack sufficient data of adequate quality.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».