Considerations for Assessing the Road Safety Impact of Digital and Projected Advertising Displays in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in digital advertising technologies combined with the reduction in costs of these technologies have led to increasing pressure on governments to approve their installation adjacent to roads. These signs typically use light-emitting diode (LED) technologies with the capability of displaying dynamic messages with high luminance levels. They are specifically designed to attract maximum driver attention and subsequently create maximum driver distraction. Although the effect of roadside advertisements on driver distraction and road safety has been researched since the 1930s, digital advertising is relatively new and its effect on road safety is still inadequately understood. However, jurisdictions must be prepared to evaluate requests for these advertisements and develop policies and regulations for their control with an understanding about their potential impact on road safety. This paper summarizes the findings from a literature review on the road safety impacts of digital and projected advertising displays (DPADs). Specifically, it identifies challenges for regulating DPADs and assessing their impact on road safety, discusses issues concerning DPAD policy and regulation, and reveals considerations for DPAD policy and regulation. Current research is unable to conclusively determine the road safety impact of DPADs; consequently road authorities have difficulty accepting or rejecting DPAD applications on the basis of safety and advertisers have difficulty demonstrating that DPADs do not negatively impact safety. Despite the lack of conclusive evidence, the literature provides sufficient information to guide policy and regulatory direction concerning DPADs. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 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 | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».