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Enregistrement W2674262064 · doi:10.3141/2635-10

Understanding Traffic Safety Culture: Implications for Increasing Traffic Safety

2017· article· en· W2674262064 sur OpenAlexaffabout
Md. Tazul Islam, Laura Thue, Jana Grekul

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementSafety cultureLaw enforcementStructural equation modelingTransport engineeringConfirmatory factor analysisDescriptive statisticsApplied psychologySample (material)Human factors and ergonomicsOccupational safety and healthPerceptionPoison controlRisk perceptionAggressive drivingComputer securityPsychologyEngineeringEnvironmental healthPolitical scienceComputer scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the success of various engineering, education, and enforcement measures, fatalities and injuries from traffic collisions remain one of the major global problems. It has been advocated that addressing this massive problem requires a fundamental transformation in the traffic safety culture of road users. Measuring and understanding traffic safety culture has gained growing attention in the field of traffic safety. This study, believed to be the first of its kind in Canada, aimed to ( a) measure traffic safety culture related to distracted driving, impaired driving, and speeding; ( b) investigate how perceptions of these major issues are associated with self-reported behavior and support for related enforcement and policy; and ( c) explore the effect of respondents’ sociodemographic characteristics on traffic safety culture. A telephone survey based on a stratified random sample of approximately 1,000 residents in the Edmonton region of Alberta, Canada, was conducted in 2014. Descriptive analysis, multivariate confirmatory factor analysis, and structural equation modeling were performed. The results demonstrate statistically significant correlations among perceived threat to personal safety, acceptability of behaviors, self-reported behaviors, support for enforcement, and support for law and policy. Perceived threat to personal safety has a statistically significant influence on self-reported behavior, support for enforcement, and support for law and policy. Various sociodemographic characteristics have a significant effect on the perceived threat of traffic behaviors to personal safety. The results can be used to guide educational campaigns to transform traffic safety culture from one that is risk receptive to one that is protective.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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