Intersections in urban settings: what is the risk for pedestrians? Empirical example in Montreal central core, Canada Carrefours en milieu urbain : quels risques pour les piétons ? Exemple empirique des quartiers centraux de Montréal, Canada En Fr

Résumé En Fr

This article aims to assess the impact of environmental variables that we call “proximal” (at intersections) and “distal” (in a 1‐km‐area surrounding intersections) on the number of pedestrian accidents at these intersections. From an data collection at more than 500 intersections in Montréal central neighborhoods, we propose to calculate two regression models: a negative binomial model with the total number of pedestrian injuries (within 50 meters of the intersection) as the dependent variable ; an ordinal logistic model, based on a dependent variable with three categories (0 = 0 accidents 1 = 1 or 2 accidents, 2 = 3 or more accidents). The results suggest that the presence of more than 5 lanes, the presence of a traffic light, a pedestrian signal and a crosswalk (proximal variables) and the number of jobs around the intersection have a positive effect on the number of accidents at the intersection and on the probability of belonging to a higher category of accidents, with the exception of the crosswalk. In light of these results, it appears obvious that the pedestrian needs more consideration in the urban planning of crossing sites, especially in central districts of large cities like Montréal.

Cet article a pour objectif d’évaluer l’impact de variables environnementales que nous appellerons « proximales » (à un carrefour) et « distales » (zone d’influence autour d’un carrefour) sur le nombre d’accidents piétons à ces mêmes carrefours. À partir d’une enquête terrain faite à plus de 500 carrefours des quartiers centraux de Montréal, nous proposons ici de calculer deux modèles de régression : un modèle négatif binomial qui a pour variable dépendante le nombre de piétons blessés dans un rayon de 50 mètres du carrefour ; un modèle logistique ordinal, qui se base sur une variable dépendante avec 3 modalités (0 = 0 accident ; 1 = 1 ou 2 accidents ; 2 = 3 accidents ou plus). Les résultats suggèrent que la présence de plus de 5 voies, d’un feu de circulation, d’un feu piéton et d’un passage pour piétons (variables proximales), ainsi que le nombre d’emplois par zone d’influence augmentent la probabilité d’avoir plus d’accidents au carrefour ou d’appartenir à une catégorie supérieure d’accidents, à l’exception du passage piéton. À la lumière de ces résultats, il nous apparaît évident que le piéton nécessite plus de considération lors des choix d’aménagement des lieux de traversée, en particulier dans les quartiers centraux de grandes villes comme Montréal.