Roads in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization estimates that more than 15% of the global burden of road traffic trauma is in India. We performed an image-based survey of 3 major roadways in New Delhi, India, to evaluate collision-prone vehicle and pedestrian behaviors. METHODS: We used a cross-sectional survey design with photograph- and video-based data collection. The study was performed at 3 purposively sampled high traffic volume roadways in New Delhi, India. The authors reviewed preliminary photographs and came to a consensus pertaining to the definition and criteria for dangerous and collision-prone behaviors. Analysis was descriptive and was based on frequency data. RESULTS: A total of 11,214 subjects were evaluated. Eighty-six percent were vehicles (n = 9624), whereas the remaining 14% were pedestrians (n = 1572). In 99% of the frames, 1 or more predefined behavioral infraction was identified, with a total of 21% (n = 2392) of subjects committing these infractions. Specifically, 15% of all vehicles (n = 1468) and 59% of all pedestrians (n = 924) displayed a risk-taking infraction. CONCLUSIONS: Road users in New Delhi, India, engage in unacceptably high rates of collision-prone behavior. There is a need for interventions that will improve the behaviors of road users.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,011 |
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 ».