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Enregistrement W2033276660 · doi:10.1080/15389588.2014.935356

Detailed Analysis of Pedestrian Casualty Collisions in Victoria, Australia

2014· article· en· W2033276660 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianCoronerInjury preventionPoison controlMedicineOccupational safety and healthSuicide preventionMedical emergencyDemographyPopulationQuarter (Canadian coin)Human factors and ergonomicsGeographyEnvironmental healthEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Pedestrian road trauma is significant in Australia and requires in-depth understanding to improve or inform new countermeasures. Analyses on single data sources can be limited. This study investigated demographic, behavioral, environmental, and collision characteristics of pedestrian injury in Victoria, Australia, over a 5-year period using multiple data sources. METHODS: Victorian state police, hospital presentation, hospital admission, and coronial data sets were analyzed and compared for the years 2004 to 2008. RESULTS: Analyses identified 3,702 police-recorded pedestrian casualties (deaths and injuries, of which 256 were deaths), 5,008 pedestrian traffic-related hospital presentations, and 2,802 pedestrian admissions. Trend analyses showed significant increases in police casualty and hospitalization rates per 100,000 population. Age groups most commonly involved were those aged 18-24 especially on weekends, 75+ especially on weekday days, and 13- to 17-year-olds especially at school commute times. Proportionally more cases were male in all data sets. One quarter of coroner-examined deaths involved alcohol and one third involved drugs. Two thirds of police-recorded casualties occurred on weekdays, and 45% of weekend casualties occurred at night. Most casualties occurred in urban areas (95%), in lower-speed zones (78%); however, 79% of rural casualties occurred in high-speed zones, of which more were fatal. Over half did not occur at intersections. The most common injuries were fractures as well as multiple injuries, which together with intracranial injuries, were most common among fatalities (50 and 34%, respectively). Serious injury was more likely in older pedestrians, in males, in rural areas, in 60-80 km/h zones, in areas with poor lighting, while crossing a carriageway, not at an intersection, and when struck by a heavy vehicle. CONCLUSIONS: Findings indicate pedestrian serious injury rates are increasing and identify targets for countermeasures. Inherent limitations present in each relevant data collection require mutliple data sets to be explored and results contrasted. Jurisdictions seeking to determine pedestrian injury risk factors should aim to link police and hospital data for a complete analysis.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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