A Bayesian Modeling Approach for Cyclist Injury Risk Analysis at Intersections and Corridors
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a two-equation Bayesian modeling approach to simultaneously study cyclist injury occurrence and bicycle activity at signalized intersections as joint outcomes. This approach deals with the potential presence of endogeneity and unobserved heterogeneities and is used to identify contributing factors associated with both cyclist injuries and volumes. Its applicability in the identification of corridors at high-risk is also illustrated. An extensive inventory of a large sample of signalized intersections on the island of Montreal is used as the application environment. This inventory contains not only disaggregate vehicular traffic volumes and bicycle flows but also geometric design, traffic controls and built environment characteristics in the vicinity of the intersections. Among other results, this study identifies the importance of both bicycle and motor-vehicle flows on cyclist injury occurrence and further emphasizes the importance of turning motor-vehicle movements. It was also found that the presence of bus stops and total crosswalk width have a positive effect on cyclist injury occurrence whereas the presence of a raised median has a negative effect. The results also reveal that bicycle activity through intersections increases as employment, number of metro stations, land use mix, area of commercial land use type, length of bicycle facilities increase as well as in the presence of schools measured between 50 and 800 meters from the intersection. Also, intersections with three approaches are expected to have fewer cyclists than intersections with four approaches. Using Bayesian analysis, expected injuries and injury rates are computed to rank corridors. The authors found that corridors with high bicycle volumes, located mainly in the central neighborhoods of Montreal, have lower risk despite having a high number of cyclists riding along each day. Most importantly, since there are more cyclists, these corridors have a greater chance of ranking high therefore confirming the safety in numbers effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».