Evaluation of Wildlife Reflectors for Reducing Vehicle-Deer Collisions on Indiana Interstates I-80 and I-90
Notice bibliographique
Résumé
Indiana Department of Transportation is increasingly committed to reduce vehicle-deer collision incidents on the Indiana Interstate I-80/90 as well as on the other roads. Very few of the studies to reduce vehicle-deer collisions incorporated any sound and complete statistical design. Some states (California, Colorado, Maine, Ontario-Canada, Washington State and Wyoming) have found that the use of wildlife reflectors was not effective to reduce the number of vehicle-deer collisions. However, some other states (British Columbia-Canada, Iowa, Minnesota, Oregon, Washington State and Wisconsin) found that the use of wildlife reflectors were effective to reduce the number of vehicle-deer collisions. The main objective of this experimental study is to evaluate the effectiveness of the Reflectors in reducing vehicle-deer collisions. In order to address the major variables (factors), the design of this experiment was prepared to have a minimum of one road section, one-mile long, for each combination of reflector colors (red and blue/green), reflector spacing ( 30 m and 45 m), reflector design (single and dual reflectors), and median (one with and one without reflectors). The above design yields sixteen treatment combinations, which is called a replicate. This replicate was repeated two times and four miles long control sections were maintained in between and two miles at both ends of the replicates. The data for the peak months of April, May, October and November from 1999 to 2005 were used in the data analyses. Poisson Regression Analyses indicated that the reflectors have not significantly reduced vehicle-deer collisions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».