Site selection process and methodology for the deployment of intersection safety cameras in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The Intersection Safety Camera Program (ISCP) in British Columbia (BC), Canada has been proven to be effective in reducing the frequency of collisions at locations where the intersection safety cameras (also known as ‘red light cameras’) have been deployed. Post-implementation evaluations of the ISCP conducted by the Insurance Corporation of British Columbia indicated that there was a 14% reduction in injury collisions 18 months after the program was implemented. Later, a follow-up study examined the safety performance 36 months after ISCP implementation, which indicated that the injury collisions were reduced by 6.4%. Given the on-going and long-term success of the ISCP at reducing collisions, it was decided that the program should be expanded. To support ISCP expansion, it was necessary to examine how the program had been implemented and to learn from the results of the previous program evaluations. A critical element of the ISCP is the selection of sites to be targeted for intersection safety camera deployment. The selected sites should have a demonstrated safety problem, such that the site will offer significant potential for improvement after an intersection safety camera has been implemented. In addition, sites should be selected such that the life-cycle cost of the intersection safety camera deployment will be less than the safety benefits that will be accrued in terms of reduced collisions and the associated collision costs. This paper presents the process and methodology that were used to select candidate sites for the deployment of an expanded ISCP in British Columbia.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».