Notice bibliographique
Résumé
York Region covers approximately 1,800 square kilometers and is located in the heart of the Greater Toronto Area (GTA) in Southern Ontario. Since the creation of York Region in 1971, the population has increased dramatically from 169,000 persons to approximately 1.1 million in 2012. York Region is anticipated to grow to a population of 1.5 million by 2031. With this increase in population comes increased exposure between pedestrians and motorists. Understanding and changing social behaviour of pedestrians and motorists through education, enforcement and engineering will change how they interact and increase public safety Region wide. A review of York Region's 2001 to 2010 collision statistics shows that the number of roadway fatalities has remained relatively constant over the past 10 years. However in 2010, a spike in pedestrian fatalities across the Greater Toronto Area is noted. While such a cluster of incidents at first seems alarming, a review of past occurrences indicates that such sudden spikes are likely random events. No particular factors that led to the spike in pedestrian fatalities in 2010 within the Greater Toronto Area could be identified. However, an analysis of our own data does show the percentage of fatalities involving pedestrians have been on the rise in York Region over the last decade. This project was nominated for the TAC 2013 Road Safety Engineering Award. 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,223 | 0,072 |
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 ».