Neighborhood Social Inequalities in Road Traffic Injuries: The Influence of Traffic Volume and Road Design
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined the extent to which differential traffic volume and road geometry can explain social inequalities in pedestrian, cyclist, and motor vehicle occupant injuries across wealthy and poor urban areas. METHODS: We performed a multilevel observational study of all road users injured over 5 years (n=19,568) at intersections (n=17,498) in a large urban area (Island of Montreal, Canada). We considered intersection-level (traffic estimates, major roads, number of legs) and area-level (population density, commuting travel modes, household income) characteristics in multilevel Poisson regressions that nested intersections in 506 census tracts. RESULTS: There were significantly more injured pedestrians, cyclists, and motor vehicle occupants at intersections in the poorest than in the richest areas. Controlling for traffic volume, intersection geometry, and pedestrian and cyclist volumes greatly attenuated the event rate ratios between intersections in the poorest and richest areas for injured pedestrians (-70%), cyclists (-44%), and motor vehicle occupants (-44%). CONCLUSIONS: Roadway environment can explain a substantial portion of the excess rate of road traffic injuries in the poorest urban areas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle