Altering School Attendance Times to Prevent Child Pedestrian Injuries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this research was to determine whether modifying school start time schedules can be used to reduce children's exposure to traffic on their morning walks to school. METHODS: We use models of pedestrian and motor vehicle commuting to estimate the frequency of encounters between child pedestrians and motor vehicles at intersections throughout the City of Hamilton, Ontario, Canada. We use a simple heuristic to identify the school-specific start times that would most reduce the local frequency of encounters between motor vehicles and pedestrians. RESULTS: Our analysis suggests that it may be possible to achieve an almost 15 percent reduction in the total number of encounters between child pedestrians and motor vehicles during the morning commute by staggering school start times such that the periods of high pedestrian activity are temporally staggered from periods of high motor vehicle activity. Our analysis suggests that small changes in school start times could be sufficient to see noteworthy reductions in pedestrian exposure to traffic. CONCLUSIONS: Changing school times may be an effective, inexpensive, and practical tool for reducing child pedestrian injuries in urban environments. Enhanced transportation models and community-based interventions are natural next steps for exploring the use of school-specific scheduling to reduce the risk of child pedestrian injury. Further research is required to validate our models before this analysis should be used by policy makers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».