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Enregistrement W1918064380

BENCHMARKING AUSTRALIAN BUS SAFETY

2002· article· en· W1918064380 sur OpenAlexaffabout
Eric Hildebrand, Gisela Rose

Notice bibliographique

RevueRoad and transport research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringCase fatality rateBenchmarkingPopulationEngineeringSchool busBusinessGeographyEnvironmental healthMedicineMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bus safety in Australia was benchmarked against Canada and the United States. The analysis highlights that the bus fatality rate in Australia (on a per vehicle-kilometre basis) is about half that in the United States or Canada. While this is encouraging, more disaggregate analyses highlight areas where safety can be improved. Buses experience high fatality rates than motor vehicles overall, with this primarily due to their incompatibility with passenger vehicles and pedestrians. Compared to other countries, Australia has a substantially worse safety performance with school buses, especially for collisions involving pedestrians. In fact, the fatality rate of school-age pedestrians killed in Australian school bus accidents was more than four times that in the United States and nearly double the Canadian rate. Population-based fatality rates for passengers on urban route or intercity bus services are shown to be upwards of 10 times those in the United States and Canada. When bus passengers and occupants of other vehicles are considered, intercity buses generated fatality rates more than double those in comparable countries. Mini-buses may be responsible for a disproportionate number of casualties in some states compared to other types of buses. The paper concludes by identifying several research initiatives that would help to provide a foundation for the objective and effective allocation of resources targeted to improve bus safety. 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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