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Enregistrement W1998579705 · doi:10.1080/15389588.2014.939270

Explaining Chile's Traffic Fatality and Injury Reduction for 2000–2012

2014· article· en· W1998579705 sur OpenAlexaff
José Ignacio Nazif‐Muñoz, Amélie Quesnel‐Vallée, Axel van den Berg

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianLaw enforcementInvestment (military)Poison controlTraffic policeInjury preventionPopulationEnforcementTransport engineeringEnvironmental healthBusinessEngineeringMedicineLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of the current study is to determine the contribution of Chile's 2005 traffic law reform, police enforcement, and road investment infrastructure to the reduction of traffic fatalities and severe injuries from 2000 to 2012. METHODS: Analyses based on structural equation models were carried out using a unique database merging aggregate administrative data from several Chilean public institutions. The sample was balanced (13 regions, over 13 years; N=169). Dependent variables were rates of traffic fatality (total, drivers, passengers, and pedestrians), severe injuries, and total number of crashes per vehicle fleet. Independent variables were (1) traffic law reform, (2) police enforcement, and (3) road infrastructure investment. Oil prices, alcohol consumption, proportion of male population 15-24 years old, unemployment, years' effects and regions' effects, and lagged dependent variables were entered as control variables. RESULTS: Empirical estimates from the structural equation models suggest that the enactment of the traffic law reform is significantly associated with a 7% reduction of pedestrian fatalities. This association is entirely mediated by the positive association the law had with increasing police enforcement and reducing alcohol consumption. In turn, police enforcement is significantly associated with a direct decrease in total fatalities, driver fatalities, passenger fatalities, and pedestrian fatalities by 17%, 18%, 8%, and 60%, respectively. Finally, road infrastructure investment is significantly associated with a direct reduction of 11% in pedestrian fatalities, and the number of total crashes significantly mediates the effect of road infrastructure investment on the reduction of severe injuries. Tests of sensitivity indicate these effects and their statistical significance did not vary substantively with alternative model specifications. CONCLUSIONS: Results suggest that traffic law reform, police enforcement, and road infrastructure investment have complex interwoven effects that can reduce both traffic fatalities and severe injuries. Though traffic reforms are ultimately designed to change road user behaviors at large, it is also important to acknowledge that legislative changes may require institutional changes--that is, intensification of police enforcement--and be supported by road infrastructure investment, in order to effectively decrease traffic fatalities and injuries. Furthermore, depending on how road safety measures are designed, coordinated, and implemented, their effects on different types of road users vary. The case of Chile illustrates how the diffusion of road safety practices globally promoted by the World Health Organization and World Bank, particularly in 2004, can be an important influence to enhance national road safety practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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