57 Methodology validation of using motion-activated cameras to estimate off-highway vehicle park census data and evaluate rider safety behaviours
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Statement of purpose</h3> Safety behaviours of off-highway vehicle (OHV) park users may be better than those riding elsewhere, and census data is required to determine if differences among OHV parks in injuries can be explained by higher use or if other factors are involved. This study’s purpose was to ascertain the photographic capture rate of riders entering OHV parks with motion-activated cameras, and to determine study variable concordance between on-site evaluations and photo appraisement. <h3>Methods/approach</h3> Panoramic motion-activated cameras were placed at the entrances of all eight public OHV parks in Iowa. On-site assessment and photo image analysis was performed for demographic, vehicle, and safety behaviour variables, and then compared. <h3>Results</h3> On-site data collection was performed for 114 h for 17 cameras during which 493 off-road vehicles entered the OHV parks. A total of 251 vehicles entering the parks were identified on photos for an overall capture rate of 50.9%. For cameras with at least 5 vehicles noted during on-site evaluation, the capture rate ranged from 38–81%. The number of vehicles entering the parks was segmented by 15 min intervals, and there was no significant variance or decrease in photo capture rate until there were more than 15 vehicles entering a park during a quarter hour period. Variable concordance between on-site and photo derived data ranged from 91–100% which included sex of rider, estimated age group of rider, vehicle type, number of wheels, number of vehicle riders, helmet use, and restraint use for side-by-side vehicles. <h3>Conclusions</h3> About one-half of riders entering Iowa OHV parks were captured by motion-activated cameras. Concordance of study variables was high between that collected on-site and from photo assessment. <h3>Significance and contributions</h3> The study validated the use of photo-derived data to determine OHV park users and safety behaviours. Results will also assist in park census estimation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».