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Enregistrement W1879659843

A Built Environment for an Ageing Society: A Subpopulation Analysis of Pedestrian Crashes at Signalized Intersections in Montreal, Canada

2015· article· en· W1879659843 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Auger, Marie‐Soleil Cloutier, Patrick Morency

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 94th Annual MeetingTransportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianCrashTransport engineeringPopulationPopulation ageingPoison controlEmpirical researchGerontologyHuman factors and ergonomicsInjury preventionGeographyEnvironmental healthPsychologyEngineeringMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concern for pedestrian safety has grown recently because of ageing population not only in North America but globally. Meanwhile the overrepresentation of older adults in fatal pedestrian crashes has been a longstanding problem. As sustainable transport policy becomes prevalent, planners and practitioners will have the opportunity to introduce countermeasures to better meet senior pedestrian needs. In this paper the authors focus on the built environment because this variable category translates into more accessible countermeasures. However, a gap in the literature makes it difficult for planners and practitioners to choose these. Past empirical studies suggest there is an observed risk increase for older adult pedestrians due to their slower walking speed, while crash history studies have yet to provide evidence for this. This gap in the literature begs the question: if there is a link between slower walking seniors and crash incidence. Two models were specified according to younger and older pedestrians involved in crashes that occurred at 191 signalized intersections in Montreal, Canada. The authors sought to determine if older adult pedestrian crash incidence was explained by different characteristics compared to the younger. Results not only showed that older pedestrians were more vulnerable and influenced by some different risk factors than the younger, but that they may be more responsive to some potential countermeasures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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