Towards Safer Pedestrians: A Framework for Analyzing and Mitigating Pedestrian Violations and related Safety Issues
Notice bibliographique
Résumé
Active models of travel, particularly walking, are an integral part of the multi-modal transportation system in urban areas. Walking provides numerous benefits at the individual and community levels (e.g., health benefits, reducing traffic congestion, emissions, and energy consumption). Nevertheless, safety concerns represent a major roadblock to the optimal utilization of walking as a key mode of travel. Pedestrians are among the most Vulnerable Road Users (VRUs) who are at a higher risk of being killed or severely injured as a result of road collisions. Previous research shows that many pedestrian behaviours could increase the risk of collisions significantly. Pedestrian violations, either temporal or spatial, stand as one of the riskiest behaviours that impact pedestrian safety. However, investigating such behaviour and quantifying its impact on safety are scarce in the literature. Accordingly, this research aims at developing a comprehensive framework to analyze pedestrian violations and understand when and where they can lead to collisions. To address these goals, the research utilized historical records of collisions that involve pedestrian violations. State-of-the-art statistical models (Copula models, Bayesian Structural Equation Modelling), Machine Learning techniques (Latent Class Analysis clustering), and Deep Learning methods (Self-Organizing Map) were applied to understand the factors contributing to such collisions on the micro-level (intersection and mid-blocks) and macro-levels (traffic analysis zones) and understand the characteristics of locations that experience a high frequency of those collisions. Additionally, a novel approach (dynamic R-vine copula-based time series model) was proposed to analyze the efficiency of pedestrian safety treatments that are implemented as part of vision zero programs. This approach enables the accurate assessment of the treatments, identifying the most effective combination of treatments, and investigating the association between area characteristics and treatment combination performance. Overall, this dissertation provides a solid understanding of pedestrian violations and safety for decision-makers, safety practitioners, and academia.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».