Dépassements dangereux des cyclistes à Montréal : Analyse des facteurs influençant leur sécurité
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’intéresse à la distance latérale de dépassement (DLD) des cyclistes par des véhicules motorisés en milieu urbain. Il s’organise autour de deux articles scientifiques. \nDans le premier article, l’objectif est d’identifier les facteurs de l'environnement urbain, du trafic et des cyclistes qui influencent la DLD et la durée de dépassement à Montréal. Pour ce faire, nous utilisons les données d’une collecte extensive réalisée à vélo et couvrant 1689 km à travers l’île de Montréal. Au total, 3 591 dépassements ont été enregistrés avec une distance moyenne de 176 cm ; 111 dépassements se sont produits à des distances inférieures à un mètre, soit un évènement dangereux tous les 32 dépassements. Un modèle généralisé additif logistique a été construit pour analyser la probabilité qu’un·e cycliste subisse un dépassement dangereux (inférieur à 1 mètre). Cette probabilité augmente s’il ou elle circule sur un axe majeur, sur un axe avec la présence de véhicules stationnés et plus la durée de dépassement est longue. Toutefois, les participant·e·s, le type de véhicule ou la présence d'une piste cyclable n'ont pas d'effet significatif. Ces résultats confirment l'importance de séparer les cyclistes du trafic routier. \nL’objectif du second article est de décrire un capteur open source à faible coût appelé one metre plus (1m+) capable de mesurer la DLD, d'enregistrer la position géographique et une vidéo du trajet. Les plans, les codes et la conception schématique sont ouverts et donc facilement accessibles à la communauté scientifique. Dans cet article, nous décrivons en détail le processus de conceptualisation, les composants et les caractéristiques de l'appareil. Aussi, nous réalisons une évaluation du produit et une description des fonctionnalités de l’appareil et de son domaine d'application. Ce projet vise à démocratiser la recherche sur la DLD et à développer une plateforme/projet participatif qui offre des outils aux chercheur·se·s du monde entier, afin de standardiser le partage des connaissances et de faciliter la comparabilité des résultats dans divers contextes. \n \nThis study explores the lateral passing distance (LPD) of cyclists by vehicles in urban areas. It is organized around two articles. \nThe first article aims to identify the characteristics of the road network and traffic influencing the LPD and duration of overtaking. Using bicycles equipped with distance sensors, GPS, and cameras, four cyclists covered 1,689 km in Montréal. Hence, 3,591 overtakings were identified with an average distance of 176 cm ; 111 overtaking manoeuvres took place at distances less than 1 m, resulting in an unsafe event for every 32 overtakings. A generalized additive logit model (GAM) is built to predict the likelihood of a dangerous lateral passing (less than 1 m). The results show that taking a major road, the presence of parked vehicles and the time required for overtaking significantly increase the probability of experiencing a dangerous overtaking. However, the participant, type of vehicle, or presence of a bike lane have no significant effect. Therefore, the results demonstrate the importance of keeping cyclists isolated from traffic. \nThe objective of the second article is to describe a low-cost open source sensor called ‘one metre plus (1m+)’ capable of measuring lateral passing distance, registering the geographical position of the cyclist, and video-recording the trip. The plans, codes, and schematic design are open and therefore easily accessible for the scientific community. This study describes in detail the conceptualization process, the characteristics of the device, and the materials from which they are made. The study also provides an evaluation of the product and describes the sensor’s functionalities and its field of application. The objective of this project is to democratize research and develop a platform/participative project that offers tools to researchers worldwide, in order to standardize knowledge sharing and facilitate the comparability of results in various contexts. \n \nEsta tesis se centra en la distancia lateral de adelantamiento (DLA) de vehículos motorizados a los ciclistas en un ambiente urbano. Se organiza en torno a dos artículos científicos. \nEn el primer artículo, los objetivos son identificar los factores del entorno urbano, del tráfico y de los ciclistas que influyen en la DLA y analizar la duración de los adelantamientos en Montreal. Para ello, utilizamos los datos de una amplia colecta móvil con bicicletas equipadas que abarca 1689 km en toda la isla de Montreal. En total, se registraron 3 591 adelantamientos con una distancia media de 176 cm; 111 adelantamientos se produjeron a distancias inferiores a un metro, es decir, un evento peligroso cada 32 adelantamientos. Se construyó un modelo logístico aditivo generalizado para analizar la probabilidad de que un ciclista sufra un adelantamiento peligroso (a menos de 1 metro). Esta probabilidad aumenta si se circula por una carretera principal, por una vía con vehículos estacionados y cuanto más larga sea la duración del adelantamiento. Sin embargo, los participantes, el tipo de vehículo o la presencia de una ciclorruta no tuvieron un efecto significativo. Estos resultados confirman la importancia de separar a los ciclistas del tráfico vehicular. \nEl objetivo del segundo artículo es describir un dispositivo de código abierto de bajo costo denominado one metre plus (1m+) capaz de medir la DLA, registrar la posición geográfica y el vídeo del trayecto del ciclista. Los planos, los códigos y el diseño esquemático son abiertos, por lo cual son fácilmente accesibles para la comunidad científica. En este artículo describimos en detalle el proceso de conceptualización, los componentes y las características del aparato. Además, realizamos una evaluación del producto y una descripción de las funcionalidades del dispositivo, incluyendo el campo de aplicación. Este proyecto pretende democratizar la investigación sobre la DLA y desarrollar una plataforma/producto participativ·a·o que ofrezca herramientas a los investigadores del mundo, con el fin de estandarizar el intercambio de conocimiento y facilitar la comparabilidad de los resultados entre los diversos contextos.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".