The Effect of Age on Road Traffic Fatality Index in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, data on road traffic casualties by age groups, from 2009 to 2013, will be used. Using published road traffic casualty statistics from the National Road Safety Commission of Ghana, a 2 ´ 8 contingency table is used to determine whether road traffic casualty and age group are independent. A one factor analysis of variance tests shall be used to conduct a comparative analysis of the rate of road traffic fatalities per 100 casualties across the various age groups in Ghana. A multiple comparison test, using the Fisher least significance difference (LSD) method, shall be conducted to determine which pairs of age groups are significantly different.The study will show that road traffic casualty is not independent of age group. The analysis of variance will show that there are significant differences in road traffic fatality indices (fatality per 100 casualties) among various age groups in Ghana. The risks of dying in a road traffic accident among children under 6 years and older population who are over 65 years are both significantly higher than those of other age groups. This points to the fact that, although smaller number of children under 6 years and older population who are over 65 years die in road traffic accidents each year, more and more people as a proportion of the recorded number of casualties, are being killed through road traffic accidents among these two categories of age groups. Thus, the probability of being killed in a fatal road traffic accident is significantly high in each of these two age groups.
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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 ».