Notice bibliographique
Résumé
Subsequent to publication of the Highway Safety Manual (HSM) by the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) in 2010, the Ministere des transports du Quebec (MTQ) launched a process to calibrate the accident prediction models proposed in the manual. The objective of this process is to enhance the accuracy of the models to better reflect the context in other jurisdictions. The initial focus of the process, undertaken by the Direction de la securite en transport in conjunction with the MTQ's territorial branches, was rural two-lane two-way roads (HSM Chapter 10). For this type of road, the HSM supplies prediction models for three types of intersections – unsignalized three-leg with stop control on minor-road approaches, unsignalized four-leg with stop control on minor-road approaches and signalized four-leg – as well as roadway segments. A sample of approximately 50 sites was established randomly for each type of site. The models were designed to take into account information on local conditions (e.g. geometry, traffic) as well as crash data compiled over a three-year period for the selected sites. During compilation, it was observed that the proportion of crashes involving animals was highly variable from one territorial branch to the next and even between sites within a single region. Following consultation with road safety experts at a number of territorial branches, it was agreed that the calibration factor should, for a variety of reasons, preferably be calculated excluding crashes involving animals. It was also interesting to note that in general, the calibration factors obtained did not vary sharply from the unit, indicating that accidents occur in relatively similar proportions to what is observed in the United States. Next, the proportions of various types of accidents and severities were calculated using data from the sampling of sites selected for the calibration process. These proportions are applied to the total number of accidents calculated using the prediction model to arrive at the number of accidents of each type or severity. Calibrating the accident prediction method from the HSM in this manner for the Quebec context will assist road safety experts in conducting safety analyses more comprehensively and accurately.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».