Effectiveness of Green, High-Visibility Bike Lane and Crossing Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Recently, colored bicycle lane treatments have been implemented to heighten awareness of bicycle lanes and crossings in cities around Europe, Canada, and the United States. This study focuses on evaluating the effectiveness of a new, green, high-visibility bicycle lane and crossing treatment located on a cloverleaf interchange in South Burlington, Vermont. To do this, the study monitored two treated and two control crossings, including the road segments before and after the crossings. The chosen sites were monitored using both visual and video surveillance, for a total of 56 hours in the summer of 2004 and an additional 32 hours in the summer of 2005. Observed bicycle behavior included bicyclist position before and after crossing the on/off ramps, bicyclist position while crossing the on/off ramps, riding travel direction, bicyclists’ stopping behavior, and motorists’ stopping and yielding behavior. Surveys were also developed for bicyclists and motorists, and distributed both over the internet and in person. Information from the field observations and from the survey responses was compiled and synthesized to determine how effectively the green bicycle lanes and crossings encouraged lower levels of conflict, higher motorist and bicyclist awareness, and better adherence to traffic regulations. Among the conclusions of the study is that the green bike lane treatment encouraged a majority of bicyclists, especially those riding legally in the direction of traffic, to use the bike lane over the sidewalk or the road. The treatment did not, however, encourage motorists to yield more often to cyclists at the crossings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».