Crash fatality risk differences between access and non-access controlled highways in Pakistan: a low-income country
Notice bibliographique
Résumé
Background Urbanisation around highways is frequent in Low- and Middle-Income Countries (LMICs) and can affect traffic safety negatively if it is inadequately-planned. Access control has shown to reduce significantly highway crashes in developed countries but explored to less extent in LMICs. Aims/Objectives/Purpose The study aimed to compare crash risk differences between an access-controlled highway sections with that of non-access controlled sections in Pakistan. Methods Using historical cohort design, crash fatality risk and pedestrian crash risks were compared between 397 km-long sections of access controlled Motorway 1&2 (M1&2) and 332-km-long non-access controlled road sections of N5 between cities of Attock and Lahore. Results/Outcomes Approximately 47 persons died per billion vehicle-km travelled on both types of road sections, a rate over ten times higher than that observed in France on similar roads. Pedestrian crash risks were significantly higher on non-access controlled road sections compared with access controlled road sections (Risk ratio=3.43, p<0.001, attributable risk proportion=70.1%) suggesting that access control might reduce over two-thirds of pedestrian crashes on highways in Pakistan. Significance/significance to Field High crash burden on highways indicated that vigorous efforts are required in legislating and enforcing international safety standards in Pakistan with regards to seat-belt or helmet use, vehicle checks, and educating safe road use to drivers and the population living around highways.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».