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Enregistrement W819217021

Configuration of SafetyAnalyst Software for Efficient and Effective Safety Management

2012· article· en· W819217021 sur OpenAlexaboutno aff
Pedram Izadpanah, S Nicol, Alireza Hadayeghi

Notice bibliographique

Revue2012 CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION: INNOVATIONS AND OPPORTUNITIES · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic Prediction and Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringProcess (computing)CountermeasureSoftwareEngineeringIdentification (biology)Ranking (information retrieval)Computer scienceRisk analysis (engineering)Engineering managementBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the summer of 2009, American Associated of State Highway and Transportation Officials released the first version of SafetyAnalyst software, and in 2010 published the Highway Safety Manual. The Highway Safety Manual provides road safety knowledge and tools in a practical form to facilitate improved decision making based on safety performance. SafetyAnalyst software incorporates methodologies set forth in the Highway Safety Manual for road safety management in computerized analytical tools. These tools support the identification of safety improvement needs and the decision making process for developing a system-wide program of safety improvement projects. The Ministry of Transportation of Ontario has initiated a project to configure SafetyAnalyst to meet their needs in managing the road safety analysis of their highway network. In this initiative, all six SafetyAnalyst modules including the Network Screening Tool, Diagnosis Tool, Countermeasure Selection Tool, Economic Appraisal Tool, Priority Ranking Tool, and Countermeasure Evaluation Tool are configured for the Province of Ontario road network. The main goal of this paper is to summarize the lessons learned in this initiative to assist other road authorities in their prospective undertakings related to SafetyAnalyst. This paper highlights challenges associated with compiling infrastructure data, traffic volume data, collision data, importing data into SafetyAnalyst while keeping the road authority's databases unchanged, Safety Performance Functions in SafetyAnalyst, and customized values for various modules in SafetyAnalyst. This paper provides solutions to address these challenges. It also recommends the necessary steps for road authorities before starting an initiative to configure SafetyAnalyst for their network. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201210RT334E.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,010

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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