A Study of Crash Rates for Vehicles with Advanced Crash Avoidance Features
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">This paper describes how information available through the OnStar system represents a unique and powerful mechanism to assess field crash rates. Included within is a description of how vehicle and OnStar information may be gathered, organized and analyzed. The resulting data provides the capability to conducts various studies of field activity and/or events. In this case, a study was conducted to try to determine if certain vehicle equipment might have an impact on field crash rates. The process is exemplified via a description of a study conducted by GM OnStar in 2009. Two analyses were conducted comparing crash rates of selected vehicle models, with and without certain advanced safety sensing and warning features.</div><div class="htmlview paragraph">Specifically, beginning in the 2008 Model Year, General Motors introduced Lane Departure Warning and Side Blind Zone Alert into US/Canada production. Utilizing data on crashes, drawn from OnStar Automatic Crash Response events, analyses of crash rates were conducted. A description of the steps used to identify study vehicles, the data gathering processes used and the crash rate analysis are detailed. Study findings indicate that the presence of these features does appear to have a positive impact on crash rates.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».