Do school crossing guards make crossing roads safer? A quasi-experimental study of pedestrian-motor vehicle collisions in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of school crossing guards has been associated with more walking and more pedestrian-motor vehicle collisions (PMVCs) in area-level cross-sectional analyses. The objectives of the study were to (1) Determine the effect on PMVC rates of newly implemented crossing guards in Toronto, Canada (2) Determine where collisions were located in relation to crossing guards throughout the city, and whether they occurred during school travel times. METHODS: School crossing guards with 50 m buffers were mapped along with police-reported child PMVCs from 2000-2011. (1) A quasi-experimental study identified all age collision counts near newly implemented guards before and after implementation, modeled using repeated measures Poisson regression adjusted for season and built environment variables. (2) A retrospective cohort study of all child PMVCS throughout the city to determine the proportions of child PMVCs which occurred during school travel times and at guard locations. RESULTS: There were 27,827 PMVCs, with 260 PMVCs at the locations of 58 newly implemented guards. Repeated measures adjusted Poisson regression found PMVCs rates remained unchanged at guard locations after implementation (IRR 1.02, 95 % CI 0.74, 1.39). There were 568 guards citywide with 1850 child PMVCs that occurred at guard locations. The majority of child PMVCs occurred outside school travel times (n = 1155, 62 %) and of those that occurred during school travel times, only 95 (13.7 %) were at a guard location. CONCLUSIONS: School crossing guards are a simple roadway modification to increase walking to school without apparent detrimental safety effects. Other more permanent interventions are necessary to address the frequency of child PMVCs occurring away from the location of crossing guards, and outside of school travel times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».