A methodological approach for studying public bus transit driver distraction
Notice bibliographique
Résumé
The increase in bus transit ridership along with the proliferation of personal electronic control and communication gadgets is causing more distractions for the drivers.For transit vehicles, some distractions are caused by factors beyond the driver's control such as operating additional equipment, attending to passengers, and communicating with the operations center.Several driver distraction studies have been conducted for personal vehicles and commercial vehicles.But bus transit driver distraction has received limited attention in the literature even though bus transit accidents may cause more injuries due to larger number of passengers.Hence, their distraction is not clearly understood; furthermore, no established methodology is available to conduct a detailed study at a transit agency because of inadequate research in the field.The objective of this paper is to present a detailed modular research framework for studying bus transit driver distractions.The framework provides a transit agency with a set of standardized methodologies for studying distraction over a wide range of cost and time intervals.An agency may choose one or more modules to suit their study requirements.The modules for data collection, analysis, validation, and interpretation and usage of results are designed on the basis of in-depth studies and tests at transit agencies in the Commonwealth of Virginia.The paper provides a detailed process and a set of guidelines to study bus transit driver distraction which will make it easier for any transit agency to conduct such a study.The results of the bus transit driver distraction studies could be used for training bus drivers to mitigate distraction and assist state and city governments to formulate effective regulations to control distracted driving.
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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 | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».