Safety Performance Functions to Assess the Safety Risk of Urban Residential Collector Roads
Notice bibliographique
Résumé
Previous research shows that various geometric and non-geometric road elements significantly affect collision occurrence and severity on highways and arterial roads; however, little is known about how these elements affect the safety performance of urban residential collector roads. Therefore, this study investigated the impact of these elements on collision occurrence and collision severity for urban residential collector roads. An extensive data collection effort was conducted to synthesize collision records, traffic counts, road geometry, traffic control and other features of residential collector road segments in the city of Edmonton (COE), Alberta, Canada. Negative binomial safety performance functions (SPFs) were developed for total collision occurrence and collision severity using four years of data. The proposed models were estimated using the maximum likelihood estimation technique under a Bayesian context. An outlier test was performed to improve the models’ goodness-of-fit. Scaled Deviance (SD) and the Pearson 2 statistic were used to assess the models’ goodness-of-fit. Results reveal that the exposure covariates (segment length and traffic volume) are highly significant and positively related to the predicted collisions in all of the SPFs. The property damage only (PDO) collision model has the same significant covariates as the total collisions model, indicating that the number of PDO collisions is predominantly higher than other collisions. For predicted total and PDO collisions, there is a statistically significant positive relationship between collisions and access-point density, stop-controlled intersection density, the presence of a horizontal curve, the presence of a licensed premises, the presence of a seniors’ centre and the presence of on-street parking. In contrast, there is a significant negative relationship between the presence of median and predicted total and PDO collisions. For severe (i.e., fatal and injury) collisions, there is a statistically significant positive relationship between collisions and segment length, traffic volume, number of lanes, access-point density, stop-controlled intersection density, bus stop density, the presence of a horizontal curve, the presence of a licensed premises, the presence of a seniors’ centre and the presence of on-street parking. On the contrary, there is a significant negative relationship between predicted severe collisions and the presence of a median, the presence of a centre line and the presence of manned enforcement sites. From a model application perspective, the city authority could use this information to assess the associated safety risk of different geometric and non-geometric road elements on residential collector roads and, hence, prioritize collision prone road segments.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».