London, Ontario Strategic Road Safety Strategy
Notice bibliographique
Résumé
The City of London has initiated a strategic road safety program to reduce the number and severity of motor vehicle collisions. The basic form of the program follows the traditional state/provincial or municipal approach of analysing collision statistics, identifying the nature of the most severe problems, matching countermeasure programs to address the most severe types and developing delivery strategies. The first step in finding the target areas was to conduct a broad-based literature search and compare it to the collision database. The collision data were then analysed looking for traditional and non-traditional areas of high collision frequency. In subsequent stages of the project, there are two elements of the program which may be considered somewhat different from traditional programs. First, the selection of emphasis areas is not solely data-driven. While the basis of the emphasis areas will certainly be the hard data, the choice will be modified by input from an extensive public contact campaign (to determine perceived safety issues) as well as a selection of target areas previously determined by City staff or Council. Second, to maximize the potential for success, the choice of emphasis areas is to be adjusted based on a number of factors, which include the severity of the collisions, the potential effectiveness of the countermeasures and the capacity of the involved agencies to change or add to their current programs to deliver countermeasures specific to the safety strategy. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record 201310RT334E.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,172 | 0,032 |
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 ».