Modèle bayésien généralisé pour l’identification des sites routiers dangereux
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent article, nous décrivons une méthodologie générale à information complète pour analyser la dangerosité des sites routiers. La technique proposée, de type bayésienne, permet de traiter simultanément les problèmes d’hétérogénéité déterministe et aléatoire ainsi que celui de la corrélation spatiale attribuable à la proximité ou l’environnement similaire caractérisant les sites à l’étude. Notre cadre méthodologique englobe des approches bayésiennes de pratique courante qui mettent l’accent sur l’analyse des fréquences d’accidents et d’autres du même type qui étudient les proportions d’accidents impliquant une caractéristique donnée. Les propriétés et l’intérêt de la nouvelle méthode sont démontrés à l’aide d’un exemple concret basé sur des données de la région de Québec.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".