MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005452274 · doi:10.1080/15389580903043446

Could ESC (Electronic Stability Control) Change the Way We Drive?

2009· article· en· W2005452274 sur OpenAlexafffundabout
Christina M. Rudin-Brown, Richard W. Jenkins, Tanya Whitehead, Peter C. Burns

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesTransport Canada
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésPoison controlControl (management)Stability (learning theory)Electronic stability controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionAutomotive engineeringEngineeringComputer scienceMedicineMedical emergencyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: ESC (Electronic Stability Control) is a crash avoidance technology that reduces the likelihood of collisions involving loss of control. Although past and emerging research indicates that ESC is effective in reducing collision rates and saving lives, and its inclusion in all vehicle platforms is encouraged, drivers may demonstrate behavioral adaptation or an overreliance on ESC that could offset or reduce its overall effectiveness. The main objective of the present study was to determine whether behavioral adaptation to ESC is likely to occur upon the widespread introduction of ESC into the Canadian vehicle fleet. Secondary objectives were to confirm the results of a previous ESC public survey and to generate a baseline measure for the future assessment of planned and ongoing ESC promotional activities in Canada. METHODS: Two separate telephone surveys evaluated drivers' perceptions and awareness of ESC. The first surveyed 500 randomly selected owners/drivers of passenger vehicles. The second surveyed 1017 owners/drivers of 2006-2008 ESC-equipped passenger vehicles from the provinces of Quebec and British Columbia, Canada. RESULTS: Though ESC drivers were much more likely than drivers of other vehicles to be aware of ESC (77% vs. 39%) and that their own vehicle was equipped with it (63% vs. 8%), 23 percent had never heard of it. Ninety percent of drivers who knew that their vehicle was equipped with ESC believed that ESC had made it safer to drive and reported being confident that ESC would work in an emergency. Twenty-three percent of ESC owners who knew their vehicle had ESC reported noticing long-lasting changes in their driving behavior since they began driving the vehicle. CONCLUSIONS: Collectively, results suggest that behavioral adaptation to ESC is likely in certain drivers; however, its proven effectiveness in reducing the likelihood of being involved in a serious crash probably outweighs any potential increases in unsafe driving. To fully benefit from ESC, vehicle manufacturers are encouraged to market ESC-equipped vehicles in a realistic, safe manner. Driver training and safety organizations are also encouraged to provide balanced educational information about ESC to their members.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTraffic Injury PreventionMême sujetTraffic and Road SafetyTravaux en français237 207