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Enregistrement W1917940404 · doi:10.11175/eastsats.3.143

Factors Influencing the Severity of Intersection Crashes in Bangladesh

2014· article· en· W1917940404 sur OpenAlexaff
Sabreena Anowar, Shamsunnahar Yasmin, Richard Tay

Notice bibliographique

RevueAsian transport studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBangladesh University of Engineering and Technology
Mots-clésIntersection (aeronautics)CrashLogitTruckOrdered logitTransport engineeringSample (material)PedestrianLogistic regressionPoison controlInjury preventionEnvironmental healthDeveloping countryGeographyStatisticsEngineeringComputer scienceMedicineMathematicsEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intersections are hazardous locations, especially in developing countries like Bangladesh where an increasing trend of injury severity in the past nine years has been observed. In this study, a partially constrained generalized ordered logit model is applied to a sample of crash data from 1998 to 2006 to determine the factors contributing to severity of intersection crashes in Bangladesh. We find that severity tends to increase when the crash occurs on an undivided highway, involves single vehicle, non-motorized vehicle, motorized two-wheeler, bus, truck or pedestrian. Severity also tends to increases when the intersections are located in rural areas, on dry pavement or during adverse weather. On the other hand, a crash is likely to be less severe when the intersection is attended by traffic police. Language: en

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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