A Latent Class Modeling Approach for Identifying Injury Severity Factors and Individuals at High Risk of Death at Highway-Railway Crossings
Notice bibliographique
Résumé
The growing focus on improving railway freight transportation in North America has resulted in increased attention to safety at highway-railway crossings (HRC). Recently, federal government agencies such as US Federal Railroad Administration (FRA) and Canadian Transportation Safety Board (TSB) have alluded to safety concerns associated with HRC. Safety at HRCs are of considerable importance to the government as well as the public due to the significant economic and emotional damages associated with accidents at HRC. To address these safety concerns, transportation researchers are focusing on developing countermeasures that enhance safety at HRC. Earlier research on HRC safety has employed a risk based approach considering both frequency and consequence; however, there has been very little research examining the consequence of the collision. In this paper, we aim to identify the different factors that influence injury severity of highway vehicle occupants, in particular drivers, involved in a vehicle-train collision. The commonly used approach to modeling vehicle occupant injury severity is the traditional ordered response model. However, the ordered response model restricts the effect of various factors on injury severity to be constant across all accidents. It is possible that accidents might be grouped (clustered) into different segments to differentiate the effects of various factors at the segment level. The current research effort proposes an innovative latent segmentation-based ordered response model to study injury severity. In this case, individuals (drivers) are assigned probabilistically to different segments with probability of getting injured specific to each segment. The validity and strength of the formulated collision consequence model is tested using the United States Federal Railroad Administration database which includes inventory data of all the railroad crossings in the US and collision data at these HRC crossings from 1997 to 2006. The research effort will shed light on the most important factors that affect the severity of injuries to vehicle occupants involved in collisions.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».