Répartition et efficacité des mesures d'apaisement de la circulation sur la diminution des collisions impliquant des piétons à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
L’assemblée générale des Nations unies a proclamé la décennie d’action pour la sécurité routière 2011-2020. La ville de Montréal, dans son plan d’action Vision zéro décès et blessé grave 2019-2021 emboite le pas en établissant 22 actions fédératrices pour une mobilité sécuritaire. Parmi ces actions, plusieurs d’entre elles visent l’amélioration du réseau routier. Au cours des dernières années, l’implantation de mesures d’apaisement de la circulation est de plus en plus utilisée, mais très peu de recherche portant sur leur efficacité ont été réalisées sur le territoire de Montréal. L’objectif de cette recherche est donc d’estimer l’efficacité de certaines mesures d’apaisement de la circulation afin de diminuer les collisions impliquant des piétons sur l’île de Montréal. La méthode du type avant-après avec groupe de contrôle sera utilisée dans le cadre de cette recherche. Cette approche permettra de comparer le nombre de collisions avant et après l’implantation des mesures d’apaisement. Pour établir le groupe de contrôle, d’autres tronçons de rues comparables (c’est-à-dire qui ont les mêmes caractéristiques, type de réseau, largeur, densité de circulation, etc.) seront évalués. L’objectif du groupe de contrôle est de comparer leurs résultats à celui que donneront les tronçons de rues qui ont des mesures d’apaisement afin d’en évaluer l’efficacité. Quatre grands objectifs ont été établis dans le cadre de cette recherche. Cartographier les mesures d’apaisements de la circulation et les collisions impliquant des piétons ; faire l’analyse spatiale des données afin d’évaluer si le nombre de collisions a diminué ou augmenté à ces endroits et de comparer avec nos groupes de contrôle, s’il y a une tendance significative dans la diminution des collisions. Les analyses seront faites à l’aide de système d’information géographique. La cartographie permettra de visualiser la distribution des mesures d’apaisement et celles des accidents sur l’île de Montréal afin de démontrer si des patrons spatiaux se dégagent de notre analyse.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».