Using random-parameter and fixed-parameter ordered models to explore temporal stability in factors affecting drivers' injury severity in single-vehicle collisions
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the temporal stability in the factors influencing drivers’ injury severity in single-vehicle collisions would help evaluating the effectiveness of implementing different safety treatments so that researchers could understand whether any safety improvements, observed after applying a certain safety treatment, are attributed to the specific treatment or simply attributed to the temporal instability of the factors being addressed. This study investigates the temporal stability of the factors affecting drivers’ injury severity in single-vehicle collisions involving light-duty vehicles. The study is based on utilizing ordinal regression modeling to analyze the severity of drivers’ injuries in all police-reported light-duty single-vehicle collisions that occurred in North Carolina from January 1, 2007, to December 31, 2013. A separate regression model was estimated for each year so that statistical significance of each risk factor may be compared over the years. The study also estimated random-parameter (mixed) ordered logit models to explore the heterogeneity in data. The most significant factor that was found to increase the severity of drivers’ injuries in light-duty single-vehicle collisions is driving under the influence of alcohol or illicit drugs . Other significant factors, in decreasing order in terms of their significance, include driving on a highway curve, exceeding speed limit , lighting conditions, the age of the driver, and the age of the vehicle. In contrast, there were six factors that were found to be significant in only some years and not in all years. These six temporally unstable factors include the use of seatbelt, driver’s gender, rural highways, undivided highways, the type of the light-duty vehicle, and weather and road surface conditions. These same factors were found by other previous research studies to be significant and stable predictors of drivers’ injury severity in single-vehicle collisions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».