Safety measures at railway level crossings for pedestrians and cyclists. www.ictct.org/ workshops/03-Vancouver/vanderhorst.pdf
Notice bibliographique
Résumé
To improve the safety at railway level crossings in the Netherlands, a number of safety-improving measures has been implemented. Commissioned by ProRail (formerly Railinfrabeheer B.V.), TNO Human Factors conducts studies to determine the effectiveness of these measures with respect to road users ’ behaviour. Among other things, the measures included the separation of two-way traffic by solid white centre lines or physical medians, and separation of slow and fast road traffic at the railway level crossing. At several railway level crossings behavioural video-observations were conducted on the spot in a before-and-after study design. The video-recordings were analysed quantitatively by determining the speed of passenger cars and by conducting a time analysis of non-stopping/stopping behaviour of pedestrians and bicyclists. The behavioural analyses also included the rating of conflicts between road users. Most measures as implemented at railway level crossings improve the behaviour of pedestrians and bicyclists. Within built-up areas (speed-limit 50 km/h), both a solid white centre line and a physical median to separate two-way traffic at the railway level crossing reduce the speed with about 2.5 km/h. The centre line does not prevent slalom manoeuvres or centre-line crossings, whereas a physical median reduces the number of line crossings as well as the severity of bicycle-car overtaking conflicts. Removing slow traffic from the carriageway decreases both the number and the severity of car-bicyclist conflicts and seems to be safety-effective. It also appears to be effective to separate a nearby bicycle-path/road intersection further from a railway level crossing. Twelve metres further away helps already a lot.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,016 |
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 ».