Lessons Learned from Adopting the Highway Safety Manual to Assess the Safety Performance of Alternative Urban Complete Streets Designs
Notice bibliographique
Résumé
A safety assessment of street designs is an essential stage in the planning process of future transportation systems. Such an assessment guides decision-makers in selecting the safest and most sustainable design options. In this study, the Highway Safety Manual (HSM) predictive methods were used to assess the associated safety risks of alternative Complete Streets designs drafted by the City of Edmonton. The City proposed a total of 63 (42 collector, 12 local, and nine arterial road) design drafts. For each of the design proposals, the safety indices were computed and alternative options were compared. The objective of this paper is twofold: i) assess the safety performance of those alternative design drafts; and ii) highlight the lessons learned as well as the issues and challenges faced while using the HSM predictive methods to conduct the assessment. The results obtained from the safety assessment reveal that road cross sections with a large lane width, a large offset of a roadside fixed object, the presence of a median, no on-street parking, and no on-street bike lane have less safety risks compared to road cross sections that do not possess these features. As for the second objective, several issues and challenges were faced: i) unavailability of baseline models for certain site types (e.g., six-lane divided arterial) and roadway categories; ii) difficulties in finding appropriate crash modification factors (CMFs) for some geometric road features; iii) debatable credibility of some of the CMFs as a result of regional factors (e.g., weather, terrain, etc.); iv) the fact that some CMFs were only developed for certain roadway categories or collision severities, while others do not specify the roadway category; thus, using these CMFs is based on assumption; and v) the number of CMFs used to adjust each base model exceeded three, which affects the accuracy of the predicted number of collisions. These issues and challenges may provide a future research direction to enhance the scope of the HSM. Furthermore, the assessment process illustrated herein can be proactively used during roadway planning and design to compute the associated safety risk of different Complete Streets cross sections.
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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 | 0,034 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».