Collision risk analysis and evaluation of countermeasures at highway-railway grade crossings
Notice bibliographique
Résumé
Les collisions entre trains et vehicules aux croisement de voies ferrees etant au meme niveau de routes canadiennes (aux passages a niveau) pour l'industrie ferroviaire et pour le autorite gouvernementales au Canada. Les collisions entre trains et vehicules representent plus de la moitie des accidents ferrovaires a chaque annee au Canada. En vue d'adresser ce probleme, les autorites gouvernementales et haut-dirigeants de l'industrie ferroviaire travaillent a trouver des solutions a ce probleme qui portent sur l'implantation de mesures preventives en matiere de securite et sur l'amelioration systematique des passages a niveau, en particulier ceux qui sont classees comme etant intersections de voies ferrees et autoroutes publiques. Ce rapport vise a 1) mettre a jour un outil d'analyse de securite que l'on appelle <> et 2) evaluer les benefices en matiere de securite en considerant les differentes mesures preventives sur le territoire canadien. Pour accomplir ceci, des ensembles de donnees se reliant aux instances de collisions et gravite de blessures, sont constuits. En utilisant des methodes statistiques de regression, des modeles sur la frequence des collisions et sur la gravite des blessures sont developpes. Le lien entre le risque de collision et les caracteristiques physiques des passages a niveau est alors etabli. Les caracteristiques physiques comprennent la geometrie des routes et voies ferrees, les limites de vitesse, le volume de circulation des vehicules et des trains, et les dispostifs d'avertissement. Cette analyse est effectuee en utilisent les donnees historiques sur les collisions entre vehicules et trains entre les annees 2002 et 2010. Par la suite, des facteurs de modification/determination de collisions pour mesures preventives aux passages a niveau sont etablis en utilisant les modeles developpes, etudes anterieures et conseils d'experts dans le domaine. Les mesures preventives les plus efficaces sont identifiees. Leurs avantages en matiere de securite sont egalement quantifies. Ce travail est destine a aider dans la determination de mesures preventives etant egalement rentables par rapport aux couts.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».