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Enregistrement W2043583608

Specificity analysis of safety enhancement for rural roads in China

2012· article· en· W2043583608 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Automation Congress · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRural areaChinaTransport engineeringBusinessInvestment (military)Speed limitEnvironmental planningEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural roads are an important component of highway network and the major infrastructure for the farmers' production and life. In recent years, the traffic environment of rural roads has changed dramatically, and the safety problems of rural roads have become more and more prominent in China. The proportion of accidents on rural roads increased year by year. The severe road accidents with lots of casualties happened frequently. The farmers have become the largest victim group of road accidents in China. The factors that leading to road safety problems of rural roads includes: (1) the road safety awareness of farmers is relatively weak; (2) the safety performance of motor vehicles is relatively poor; (3) the safety facilities on rural roads lack relatively; (4) the road safety management of rural roads lags behind. It is very urgent to implement the Highway Safety Enhancement Projects (HSEP) on rural roads. Due to the specificity of rural roads, the existing technical measures cannot be directly applied to the HSEP for rural roads. These specificities includes: investment, road environment, road users, vehicles, maintenance responsibility, traffic safety management, and engineering construction. New low-cost technical measures must be adopted or invented to fit the limit of the budget and the safety requirements.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,734

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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