VOLUNTARY RISK TAKING BY YOUNG BICYCLISTS: A CASE STUDY OF UNIVERSITY STUDENTS AT MONTREAL
Notice bibliographique
Résumé
Young bicyclists in Montreal are taking voluntary risks such as bicycling without wearing helmet and braking system of bicycle although they are aware of the presence of danger. This article analyses the behaviour of young bicyclists taking voluntary risks. The university students in Montreal are considered as the case study since they are more risk takers and the bicycle is a favorite mode of transport among them. This study reveals that half of the respondents did not use helmets. They were also spontaneously taking a risk by high speeding, violating signals, bicycling in mixed traffic, ignoring protective equipment after dark, and avoiding the bicycle designated roads. They were taking voluntary risks based on their attitude, subjective norm and perceived behavioural control. They did not perceive the severity of risks since they experienced prelevant and unremarkable minor injuries. The attractiveness of risk and accomplishing the risk activities encouraged the young bicyclists to take voluntary risks repeatedly. Increasing feelings of vulnerability among young bicyclists reduce voluntary risks taking attitude and physical and psychological sufferings of the victims of bicycle-related accidents. Findings of this study suggest that the City of Montreal as well as other cities consider the behaviour of bicyclists particularly the young people to avoid bicycle-related accidents along with other physical measures.
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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 | 0,000 | 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 ».