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Enregistrement W2106408460 · doi:10.3141/1734-02

Road Safety Engineering: Role for Insurance Companies?

2000· article· en· W2106408460 sur OpenAlexaffabout
F Navin

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessIncentiveOccupational safety and healthFinanceInsurance policyTransport engineeringMarketingEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last 10 years there has been a growing trend among automobile insurance companies to become involved in road safety engineering programs. While the involvement of insurance companies in driver education and vehicle design initiatives is common, insurance company initiatives aimed at the engineering element of road safety is a relatively new trend. This research summarizes the major road safety engineering programs undertaken by six insurance companies in Australia, Canada, and the United States, and presents some of the results achieved. The research finds that the immediacy of the benefit derived from road safety engineering improvements, coupled with an expanding knowledge base in this field, are contributing to the growth in interest in road safety among insurance companies. The financial interest of insurance companies in reducing crash frequencies and severities, as well as any related positive public image that road safety advocacy can generate, will likely mean that more insurance companies will be exploring avenues for participation in road safety programs. Opportunities exist for cooperation between the insurance industry and transportation engineers, and they should be pursued for mutual benefit. Although the ultimate responsibility and authority for roads should remain with public agencies, the incentive and emphasis that insurance companies place on road safety provide a unique opportunity to help reduce the daily risks that we face in a mobile world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0100,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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