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Enregistrement W1489203962

Addressing Elderly Mobility Issues in Wisconsin

2011· article· en· W1489203962 sur OpenAlexaboutno aff
Jason Bittner, Patrick Fuchs, Tim Baird, Adam Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationGerontologyQuarter (Canadian coin)Social isolationTRIPS architectureCrashBusinessMedicinePsychologyEnvironmental healthGeographyEngineeringTransport engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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