Effective Speed Management Measures: Methodology and Application in City of Edmonton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Every year, staff and members of Council of communities of all sizes along Canada receive numerous complaints from residents regarding vehicles speeding along residential roads. Although traffic volumes on these types of streets can be considered minor, traffic speeds detected in such types of road are causing a concern. Aside of law enforcement, the most common response to these complains is the implementation of traffic calming since this type of engineering measure has the potential not only to lessen the direct negative impact of road traffic, but to promote the integration of urban environments in which all modes of transportation can be adequately integrated as part of the roadway network. However, many of these attempts have shown questionable effectiveness in reducing travelling speed “corridor-wide” with a perceived effect limited to the area surrounding a traffic calming device. Through a comprehensive literature search and jurisdiction scan approach; this paper investigates the effectiveness of speed management measures while considering the following factors: 1) self-enforcement measures; 2) corridor-wide effect; 3) before and after study findings; and 4) potential impacts on transit routes, emergency vehicle response time, snow removal activities and pedestrian/cyclists. The results of this investigation are summarized in a selection matrix format for the most effective speed management measures. A methodology for applying these measures on collector roads is introduced by considering the context-sensitive characteristics of the study area and the speed management selection matrix. This methodology is then applied to two case studies on the City of Edmonton roads.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».