Notice bibliographique
Résumé
The speed at which people elect to travel is affected by vehicle and road design; by limits to speed and enforcement of those limits; by traffic control, signs, and markings; and so forth. The speed at which people travel, in turn, affects road safety. In this context two questions arise: ( a) How is the evolution of speed over time and space affected by what drivers do? ( b) How does speed affect safety? This paper reviews what is known, notes the gaps in knowledge, and describes where opinions differ and why. Unfortunately, despite decades of speed measurement and monitoring, the evolution of speed over time is poorly documented, and the understanding of what drives the evolution is largely missing. It is known that speeds evolve over time, but not why; it is known that there is some spillover of the change from one road to another, but its size or extent cannot be predicted. This is a neglected field of inquiry. More is known in answer to Question b. There can be no reasonable doubt that if speed increases while other conditions (vehicles, roads, medical services) remain unchanged, the accidents that occur will tend to be more severe. However, the prevalent and strongly held belief that the greater the speed, the higher is the probability that accidents will occur is, at present, not well supported by research. Even so, given a change in mean speed, one can predict the consequences in injuries and fatalities and this paper discusses how to do so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».