SAFER WALKING ROUTES TO SCHOOL: APPLIED AND METHODOLOGICAL GEOGRAPHIES OF CHILD PEDESTRIAN INJURY
Notice bibliographique
Résumé
The general theme of this dissertation is understanding and enabling safe walking routes to school for children. We restrict our focus to safety issues related to the motorized-transportation environment, thereby defining safety as a function of factors that determine whether or not a child will be struck by a motor-vehicle on their journey to or from school. Our analysis is unique because it is at a small geographical scale but is representative of an entire urban environment. Working at a small geographic scale allows us to evaluate the variability in safe routes for children within our study area and apply our findings to develop a decision support tool that could be used to plan individualized routes for children in other similar urban environments. Our study area for this dissertation is Hamilton, Ontario, Canada. The findings in this dissertation contribute ideas about how features of the local road environment may and may not influence risk of collisions between child pedestrians and motor-vehicles. It also offers methodological insight for future research on pedestrian safety at small geographic scales. This dissertation demonstrates the potential reduction in the risk of child pedestrian injuries by planning safer routes to school and also introduces methods that can be used to plan safer routes for children. Our results are a reminder of the importance of understanding the interaction between environment and behaviour in research on traffic safety and offer some caution to the notion of a universal 'safe route' to school. Whether or not a particular route to school is safe will very likely be dependent both on the environment and the child's behaviour in that environment.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».