Assessing Time and Weather Effects on Collision Frequency by Severity in Edmonton Using Multivariate Safety Performance Functions
Notice bibliographique
Résumé
Weather factors have been identified by many as one of the major environmental risks that are known to have a significant effect on collision occurrence. To investigate the impact of weather-related factors on collision risk, collision data by frequency and severity were combined with weather-related information from Environment Canada Weather Office in this study for statistical analysis. Considering the multivariate nature of the data, a multivariate model with a multiple regression link is proposed to use the number and severity of collisions as a representative outcome variable with weather-related data and a proxy of exposure added as independent variables. The multivariate model was found to predict collisions with high precision. Also, the results indicated a high correlation between severe and property-damage-only collisions which demonstrates that higher property-damage-only collisions are associated with higher severe collisions, as the collision likelihood for both levels is likely to rise due to same weather conditions, similar deficiencies in roadway design and/or other unobserved factors. For severe collisions, there was a significant declining annual trend, significant decrease during weekends and holidays, significant inverse relationship with mean temperature and a significant positive relationship with total snow fall and total precipitation. On the other hand, for property-damage-only collisions, there was a significant growing annual trend, significant decrease during weekends and holidays, significant inverse relationship with mean temperature and a significant positive relationship with total and previous snow fall and total precipitation. It is worth mentioning that the above results reflect the analysis of daily collision and weather data for the entire City of Edmonton (Alberta, Canada) over a course of 11 years.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».