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Enregistrement W585429458

Adoption of Highway Safety Manual Predictive Technologies for Canadian Highways

2012· article· en· W585429458 sur OpenAlexaboutno aff
Bhagwant Persaud, Taha Saleem, Craig Lyon, Y Chen, A Sabbaghi

Notice bibliographique

Revue2012 CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION: INNOVATIONS AND OPPORTUNITIES · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringEngineeringChristian ministryProcess (computing)Ministry of TransportTransferabilityCrashRisk analysis (engineering)Operations researchComputer scienceBusinessLogit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is based on recent research projects for Transport Canada and the Ministry of Transportation that assessed implementation requirements for the Highway Safety Manual (HSM) predictive methods. It serves partly as an illustration of what it takes for jurisdictions to assess their implementation requirements. The focus is on two applications of predictive methods: a) evaluation of the safety impacts of alternate design scenarios using an algorithm that applies baseline safety performance functions (SPFs) and collision modification factors (CMFs) and b) estimation of the safety benefits of proposed or implemented countermeasures. For the first application, the transferability of the HSM algorithm for urban signalized intersections in Toronto is explored by assessing both the base SPFs and CMFs. In general, the recalibration exercise was successful. However, for individual variables, there is some bias indicating that the CMFs could be improved upon. For the second application, an SPF knowledge base was developed to enable the selection by Canadian jurisdictions of the appropriate SPF for a specific countermeasure and site type. These crash type SPFs, would be used in the economic appraisal of contemplated countermeasures and in the evaluation of implemented treatments. The use of a spreadsheet developed to facilitate the SPF selection process is illustrated. For the covering abstract of this conference see ITRD number 201211RT334E.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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