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Enregistrement W7162100345 · doi:10.82308/25721

Modeling the impact of the curb radius on operating speeds and other surrogate safety measures using video and GPS trajectory data

2020· dissertation· en· W7162100345 sur OpenAlexaboutno aff
Yousteena Bocktor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Global Positioning SystemTurning radiusTrajectoryRADIUSData collectionReduction (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor-vehicle turning maneuvers at intersections are often involved in crashes and serious injuries, in particular collisions involving vulnerable road users. In Canada alone, 30% of fatalities and 40% of serious injuries took place in intersections. Thus, to improve intersection safety, geometric design related treatments have been implemented and studied in past literature. These include curb radius reduction and curb extensions which aim to reduce turning speeds and crossing distances. The radius effects and treatments have been investigated for large intersections and road curves in rural areas using observed crash and point-speed measures, with limited studies examining small urban intersections. With the help of modern data collection techniques (video footage and GPS data), this study aims to fill the gaps presented in the literature on the investigation of the safety of curb radii and other geometric elements in local urban intersections using surrogate safety measures derived from vehicle trajectories and statistical regression models. More specifically, this research aims at: (1) develop a methodology to evaluate the impact of the curb radius on the speed of vehicle turning maneuvers in local intersections with small radius using Montreal video trajectory data and a cross-sectional approach. (2) To evaluate the safety effectiveness of curb radius reduction as a traffic calming treatment using a naïve before-after study and video data collected from two intersections in Toronto, Canada. In addition to speeds, post-encroachment time is used as a surrogate indicator, (3) To expand on the use of GPS smartphone data for establishing a methodology for evaluating the safety of turning movements to overcome the shortcomings of video cameras. For this purpose, GPS-based surrogate safety measures (85th percentile, median speeds, and deceleration) were extracted and modeled using mixed-effect regression models for a large data set from Quebec City.Among other results, a statistically positive and significant association between the radius and speed measures was observed for the video trajectory data. For instance, in the cross-sectional analysis, an increase of 1-meter in the curb radius results in an increase of 0.775 kph for the 85th speed and 1.208 kph for the median speed for all turns. For the before-after study, an average decrease was witnessed for all speed measurements for both intersections studied after the curb reduction treatment implementation. The countermeasure contributed to 1.6 kph and 0.783 kph decrease for 85th percentile and median speed, respectively, for both intersections when examined using the mixed-effects linear regression models. Lastly, using GPS smartphone data, the findings also support the relation between exhibited speeds and the measured corner curb radius. Using regression models of speeds, for every 1-meter increase in the measured curb radius, a statistically significant increase of 0.4 kph in both 85th percentile and median speeds was observed. Other intersections attributes, like the signalization, had an influence on the speed measures. As for the deceleration models, an increase of 1-meter in the radius resulted in a 0.01 m/s2 increase in the severity, thus, decreasing the safety of the intersection. Overall, the effectiveness of curb radius and reduction treatment was confirmed in the three different case studies. Despite the modest impacts in most of the cases, the importance of radius reductions is implied. Also, future work is required to address the limitations presented by the filtering techniques for the GPS data. Moreover, cross-calibration of the models can be used to evaluate the means of data collection by collecting GPS data for the video trajectory models and vise-versa

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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