Goma Road security Determinants in the Democratic Republic of Congo: Report analysis from Police oral trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Road traffic accidents constitute a major public health problem because of death, disability and trauma with medical, surgical, psychological, mental, economic, social and sometimes legal formidable complications resulting from them. Socio-professional reintegration of the survivors of accidents can become complex. This study identifies the main determinants of road security in Goma in the Democratic Republic of Congo and offers prevention strategies adapted to the context. Methodology: The study is descriptive cross and analysis data collected from police oral trials about traffic accidents occurred during 2015. Resultats: The study essentially shows that 36% of the accidents occurred on weekends (Saturday and Sunday); 25.5% of the accidents took place between 18 and 21 hours; the main cause of accidents was the bad driver behavior, including speeding and drunk steering wheel. Serious injuries (24.5%) and death (11.9%) were dreadful consequences. Discussion and conclusion: Accidents can be avoided. The study proposes strategies to reduce road traffic accidents by securing users the road, the vehicle and the road infrastructure. The implementation of these strategies is heavily dependent on the political will of the authorities of the DR Congo.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».