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Enregistrement W2044298036 · doi:10.1080/17457300.2013.792282

Evaluating performance of a Lead Road Safety Agency (LRSA) in a low-income country: a case study from Pakistan

2013· article· en· W2044298036 sur OpenAlexaff
Junaid A. Bhatti, Aizaz Ahmed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Injury Control and Safety Promotion · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésLegislationAgency (philosophy)EnforcementBusinessGovernment (linguistics)Occupational safety and healthDeveloping countrySustainabilityConsistency (knowledge bases)Transport engineeringEconomic growthEngineeringMedicinePolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization recommends identifying a Lead Road Safety Agency (LRSA) within the government to coordinate preventive interventions. As LRSAs in developing countries have rarely been evaluated, this case study describes the performance of the LRSA of Pakistan with respect to the World Bank criteria. The designated LRSA, the National Road Safety Secretariat, was put into operation in 2006 and worked for about two years with World Bank funding. The agency had a stand-alone structure headed by an experienced road safety specialist during the first year only and faced difficulty in recruiting other required experts. The LRSA drafted the first National Road Safety Plan, including strategic review of road safety and existing legislation, articulated multisectorial collaboration nationally and provincially, and collected traffic injury data in some districts. Its progress was halted by its dissolution because of funding problems. Currently, two agencies specialising in traffic enforcement and transport research respectively are fulfilling LRSA functions on an ad-hoc basis. Results suggest that sustainability and consistency of LRSAs in developing countries like Pakistan may only be ensured if they are legally protected, inter-ministerial, have permanent funding and are provided with the required expertise through international cooperation, so they can perform their required functions effectively.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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