Addressing Elderly Mobility Issues in Wisconsin
Notice bibliographique
Résumé
The aging of baby boomers poses significant challenges to Wisconsin’s existing transportation infrastructure and specialized transit programs. From 2010 to 2035, the number of elderly Wisconsinites is projected to grow by 90 percent, an increase of 702,760 persons. By 2035, residents age 65 and over will comprise nearly a quarter of the population of Wisconsin, as every county in the state will experience growth in the elderly share of their population over the next 25 years. The U.S. Department of Transportation’s 2003 National Household Travel Survey found that personally-owned vehicles account for over 90 percent of trips taken by elderly residents; the extrapolation of this data suggests an overwhelming majority of Wisconsin’s future elderly residents will be accustomed to driving. Because elderly persons are vulnerable to a decline in visual, cognitive, and psychomotor skills, a dramatic increase in the number of elderly drivers has serious safety implications for the state. Elderly drivers are more likely to have crashes on a per-mile basis, more likely to be at fault in a multicar crash, and more likely to be killed or injured than are younger people in a crash of comparable magnitude. When elderly drivers are forced to stop driving or self-regulate in response to declining abilities and safety concerns, they face increased isolation from social, family, and civic activities and decreased access to medical services. These safety and social ramifications demand an examination of the state’s current driver licensing and education practices, infrastructure design protocols, and specialized and public transit efforts. This report provides analysis of Wisconsin’s existing services, coordinated by the DOT and other State agencies, collects information from elderly residents, and reviews national and international best practices to allow the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT) to better manage approaching demographic challenges. Recommendations are provided that include changes in internal structure to address older residents’ mobility concerns, education and outreach opportunities, and development of incentives to provide off prime hour services.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».