Safety Evaluation of Protected Left-Turn Phasing and Leading Pedestrian Intervals on Pedestrian Safety
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to evaluate the safety effects of two countermeasures with respect to vehicle–pedestrian crashes—the provision of protected or protected/permissive left-turn phasing and the provision of leading pedestrian intervals (LPIs)—using a before–after empirical Bayesian methodology. The study used data from North American cities that had installed one or both of the countermeasures of interest, including Chicago, IL; New York City, NY; Charlotte, NC; and Toronto, ON. This study showed that the provision of protected left-turn phasing reduced vehicle–vehicle injury crashes but did not produce statistically significant results for vehicle–pedestrian crashes overall. A disaggregate analysis of the effect of protected or protected/permissive left-turn phasing on vehicle–pedestrian crashes indicated that this strategy may be more beneficial when there are higher pedestrian and vehicle volumes, particularly above 5,500 pedestrians per day. At these high-volume locations, the left-turn phasing evaluation resulted in a potential benefit–cost (B/C) ratio range of 1:15.6::1:38.9. The evaluation of LPIs showed that the countermeasure reduced vehicle–pedestrian crashes. This evaluation produced a crash modification factor of 0.87 with a potential B/C ratio range of 1:207::1:517.\n
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».