Spatial Framework for the Assessment of Road Traffic Accidents in Karachi
Notice bibliographique
Résumé
Karachi, the most populous city of Pakistan, is entangled by an ever increasing health problem of Road Traffic Accidents (RTAs) in the recent past with ranked 4th in the world stats of highest road fatalities cities. The most devastating problem is that it is affecting the most productive age group. Nearly 300 RTA victims were interviewed last year and questioned about different socio-economic aspects of road crashes. This has demonstrated that the RTAs cases were observed between the age group of 18-45 years in Karachi. The problem is not only resulting financial losses but also social burden as well as pain, grief, psychological trauma in many cases and suffering for the effects which is certainly an irreparable damage. The prime objective of this study is to highlight the spatial variation most affected age group under threat of road traffic accidents in Karachi. This has been achieved by using a stratified random sampling technique and targeting the effects of RTA. Information was collected and analyzed and spatial pattern of RTAs in terms of accident location has been displayed with high and low RTA cases caused injuries and fatalities. Town based Road Accidents maps were developed in ArcGIS 10.1 to show the spatial patterns of road accidents. This study approaches with emphasis the miserable outcome of road accidents on the specific age grouped people because they are mostly involved in road crashes and also the future prospect of the country.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».