Safety evaluation of cable barriers installation on rural highways in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to evaluate the safety effectiveness of cable barrier systems installation on rural highway sections in British Columbia, Canada. Methods: Data on police-attended serious collisions (injury + fatality) on a number of rural highway sections in British Columbia, Canada, were used in the analysis. An empirical Bayes (EB) approach was employed to ensure that the evaluation results were reliable and to account for the regression to the mean artifact. Safety performance functions (SPFs) were developed using data collected at similar sites. For both median cable barrier (MCB) and roadside cable barrier (RCB) sections, the evaluation was undertaken using all serious collisions, truck serious collisions, and off-road serious collisions. Results: For MCB sections, the evaluation results showed statistically significant reductions of 21.7, 53.8, and 34.8% in all serious collisions, truck serious collisions, and off-road left (ORL) combined with head-on (HO) serious collisions. For RCB sections, statistically significant reductions of 74.7, 100, and 100% were found in all serious collisions, truck serious collisions, and off-road right (ORR) serious collisions, respectively. The impact of the after period on the evaluation results was explored. It was found that the changes in safety become more stable using an after period of 2–5 years. Conclusions: Cable barriers were successful in reducing the frequency of serious collisions on provincial highways 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».