Road users' socio-economic status and road safety in Denmark
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to investigate if there specific socio-economic groups in Denmark which are at increased risk to be involved in road accidents. All Danish residents in year 2000 older than 15 years (4,297,373) were considered. Age, gender, income, education, origin and criminal history were chosen to represent the subjects' demographic and socio-economic characteristics, while involvement in road accidents during the study period was used to represent his/her accident risk. The accident risk (in terms of odds ratio, O.R. and number of accidents a person was involved in) was evaluated by logistic and Poisson regression. The highest odds for being involved in road accident were found among individuals with a criminal record: O.R.=3.9 (95% CI 3.6-4.2) for persons who committed only non-traffic law violations and O.R.=13.3 (95% CI 11.7-15.1) for people with both traffic and other laws violations as compared to the non-criminal group. Young age and being a male were also associated with higher odds to be involved in an accident, while the odds decreased with increasing of the education level. The origin of the person was found not to be significant. A decreasing of the average age with increasing of the number of accident a person was involved in was observed. The paper discusses the need of specific road safety interventions targeting high risk groups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».