Glancing and Stopping Behavior of Motorcyclists and Car Drivers at Intersections
Notice bibliographique
Résumé
For the past decade, motorcycle fatalities have risen while other motor vehicle fatalities have declined. Many motorcycle fatalities occurred within intersections after a driver failed to see a motorcyclist. However, little is known about the behavior of motorcyclists when they negotiate an intersection. A study was undertaken to compare the behavior at intersections of an experienced group of motorcyclists when they were operating a motorcycle with their behavior when they were driving a car. Each participant navigated a course through low-volume, open roads. Participants wore eye-tracking equipment to record eye-glance information, and the motorcycle and car were instrumented with an onboard accelerometer and Global Positioning System apparatus. Results showed that participants were more likely to make last glances toward the direction of the most threatening traffic before they made a turn when they were driving a car than when they were riding a motorcycle. In addition, motorcyclists were less likely to come to a complete stop at a stop sign than car drivers. These results suggested that motorcyclists were exposing themselves to unnecessary risk. Specifically, motorcyclists frequently failed to make proper glances and practice optimal riding techniques. The behavior of the motorcyclists was compared with the current Motorcycle Safety Foundation curriculum. The results suggested that threat-response and delayed-apex techniques should be added to the training curriculum.
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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 | 0,002 |
| 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 ».