PW 1753 Child pedestrian safety: individual and environmental correlates of interactions with vehicles at street crossings around schools and parks
Notice bibliographique
Résumé
Much attention in the scientific literature has been paid lately to the road around schools when studying child pedestrian injury risk. However, little research and much less effort to prevent injuries has been done regarding other frequent children’s destinations such as parks. Road insecurity might be a good reason to avoid them or drive instead of walk. The goals of this study are 1) to assess the occurrence of interactions between child pedestrians and vehicles based on observations of individual and crossing characteristics and 2) to compare the prevalence and the characteristics of the interactions near schools and parks. Observations of children’s behaviors while crossing around schools (n=869) and parks (n=731) were recorded at 11 schools and 4 parks in Montréal, Canada. Environmental characteristics were recorded for 14 school and 17 park crosswalks with a minimum of 40 observations for each crosswalk. For recorded interactions, information was also collected to characterize the behaviors of involved parties. First, chi-square tests reveal the differences of interaction characteristics at school and park crossings. A mixed-effect logit regression model was then performed to identify factors associated with interactions while ensuring that the fixed effects of the crosswalks characteristics are treated as such. Much fewer interactions were recorded around schools (7.13%) than parks (18.33%) and these interactions were posing less risk to the children safety (more careful behaviors from drivers/cyclists). Our results point out the need to adapt the crossing environment to children’s capacity since most of them already respect the rules. Providing safety near parks, combined with safe routes to other destinations, can promote active transportation and livable neighborhoods for all.
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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 ».