A Safety Planning Tool for Evaluating Safety Impacts of Road Infrastructure Projects at the Link and Intersection Level
Notice bibliographique
Résumé
The current traffic safety literature on methods and factors affecting vehicle-vehicle and vehicle- pedestrian collision frequency is very extensive; however, the integration of collision prediction models (CPMs) at the planning stage to assess the regional safety impacts of roadway infrastructural changes is an area that requires further study. Keeping this in mind, the objectives of this research were two-fold: i) develop a crash-risk prediction tool that combines a macroscopic regional-level traffic assignment model and safety performance functions to evaluate the impact of new road infrastructure and ii) to illustrate its applicability through the evaluation of a major highway project at the intersection and link level. The developed tool automates the collision estimation and mapping for different road network scenarios and road users in the Montreal region. In terms of model specification, different negative binomial (NB) model settings were attempted and selected for the two types of network elements (intersections and links) and the two main types of crashes (vehicle-vehicle and vehicle-pedestrian collisions). After applying the developed tool to a case study, it was found that the model results predict a significant re-distribution of crashes on the network. The cause of the re-distribution is mainly due to the change in the traffic patterns resulting from the opening of the new toll bridge. In addition, the overall impact of this new infrastructure is found to be marginally positive given that the total number of collisions in the overall network slightly decreased. The application also shows the network elements in which safety deteriorates.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».