Associations between drivers’ safety records and driving styles
Notice bibliographique
Résumé
Identifying potentially at-risk drivers based on their driving styles may help target these individuals with effective countermeasures, such as individual counselling, triggering alarms for degraded driving style, and assessing risk for insurance. The primary objective of this research was to investigate the relation between riskiness (as measured through self-reported at-fault crash and moving violation records in the previous five years) and driving style, as measured through speed and acceleration profiles. A field trial was conducted with 40 participants in two age groups: younger (ages 25 to 35) and older (ages 45 to 65). Through an initial questionnaire, 19 drivers with worse safety records (defined as one or more at-fault traffic crashes in the last five years and/or two or more at fault crashes since licensure and/or two or more speeding tickets in the last five years) and 21 drivers with better safety records (defined as no at-fault crashes in the last five years and no more than one at-fault crash since licensure and no more than one speeding ticket in the last five years) were selected for participation. Within each group, age was approximately counterbalanced. Naturalistic data including vehicle position, speed, and acceleration were collected through a GPS-enabled telematics platform, which was installed in participants’ vehicles. Data were collected from each participant over a one month period. No statistically significant relation was identified between safety record and driving style. However, three groups of drivers emerged in a cluster analysis, with one group exhibiting speeding and abrupt deceleration behaviours significantly less than the other two. These other two groups, which did exhibit riskier behaviours, differed regarding the extent of which behaviour they exhibited more. One group was more likely to exhibit speeding and the other more likely to exhibit abrupt acceleration and deceleration behaviours.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».