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Enregistrement W656001148

Safety Evaluation of Red Light Camera and Intersection Speed Camera Programs in Alberta

2015· article· en· W656001148 sur OpenAlexaboutno aff
Pedram Izadpanah, Sheetal Thukral, Hossain Zarei, Alireza Hadayeghi

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 94th Annual MeetingTransportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Spillover effectPoison controlTransport engineeringEnforcementSoftware deploymentOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsComputer scienceEngineeringEnvironmental healthMedicinePolitical scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intersection related crashes constitute more than 20% of fatal crashes in the US. Red light running and high speed have been reported as contributing factors for severe crashes at signalized intersections that can be mitigated by using a system of automated enforcement. Red light cameras (RLC) have been deployed by many jurisdictions in the world. Unlike the RLCs, intersection speed cameras (ISC) have not commonly been used. RLCs have been evaluated by a number of researches; however, few studies quantified spillover effects in evaluating the effectiveness of RLCs. Additionally, little research has been conducted in evaluating the effectiveness of ISCs. In this study, data from various jurisdictions in the Province of Alberta in Canada were used to evaluate the effectiveness of both RLCs and ISCs with special emphasis on spillover effects for RLCs. Observational before and after studies were conducted using the empirical Bayes method to evaluate the changes in the intersections safety performance as a result of individual deployment of both RLCs and ISCs. Spillover effects for RLC intersections during the before period (before RLC activations) by considering a control group of unsignalized intersections were taken into account for before and after evaluation of RLCs. In addition, the magnitudes of spillover effects of the RLCs on all non-RLC signalized intersections (including RLCs during the before period) were also quantified. It was found that severe crashes decreased and property damage only crashes slightly increased for both RLCs and ISCs. Also, angle crashes significantly decreased (37.7% for RLCs and 31.3% for ISCs) and rear-end crashes increased (7.7% for RLCs and 9.4% for ISCs). In terms of spillover effect on all nonRLC signalized intersections, a significant drop in crashes (10.7% for Total, 6.6% for PDO, 22.7% Severe, 2.4% Angle, and 14.6% rear-end crashes) was noted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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