Traveling by Bus Instead of Car on Urban Major Roads: Safety Benefits for Vehicle Occupants, Pedestrians, and Cyclists
Notice bibliographique
Résumé
Some studies have estimated fatality and injury rates for bus occupants, but data was aggregated at the country level and made no distinction between bus types. Also, injured pedestrians and cyclists, as a result of bus travel, were overlooked. We compared injury rates for car and city bus occupants on specific urban major roads, as well as the cyclist and pedestrian injuries associated with car and bus travel. We selected ten bus routes along major urban arterials (in Montreal, Canada). Passenger-kilometers traveled were estimated from vehicle counts at intersections (2002-2010) and from bus passenger counts (2008). Police accident reports (2001-2010) provided injury data for all modes. Injury rates associated with car and bus travel were calculated for vehicle occupants, pedestrians, and cyclists. Injury rate ratios were also computed. The safety benefits of bus travel, defined as the number of vehicle occupant, cyclist, and pedestrian injuries saved, were estimated for each route. Overall, for all ten routes, the ratio between car and bus occupant injury rates is 3.7 (95% CI [3.4, 4.0]). The rates of pedestrian and cyclist injuries per hundred million passenger-kilometers are also significantly greater for car travel than that for bus travel: 4.1 (95% CI [3.5, 4.9]) times greater for pedestrian injuries; 5.3 (95% CI [3.8, 7.6]) times greater for cyclist injuries. Similar results were observed for fatally and severely injured vehicle occupants, cyclists, and pedestrians. At the route level, the safety benefits of bus travel increase with the difference in injury rate associated with car and bus travel but also with the amount of passenger-kilometers by bus. Results show that city bus is a safer mode than car, for vehicle occupants but also for cyclists and pedestrians traveling along these bus routes. The safety benefits of bus travel greatly vary across urban routes; this spatial variation is most likely linked to environmental factors. Understanding the safety benefits of public transit for specific transport routes is likely to provide valuable information for mobilizing city and transportation planners.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».