Determining Causal Factors of Severe Crashes on the Fort Peck Indian Reservation, Montana
Notice bibliographique
Résumé
Indian reservations have been struggling with the highest rate of crashes that lead to fatal and incapacitating injuries across the United States for decades. The US government has been striving to improve roadway safety on Indian reservations to reduce such crashes. However, the rustic nature of the reservations, issues of jurisdictional coordination and collaboration, inadequate resources, and limited crash data make it challenging for the tribes to reduce the number of severe crashes. Determining factors associated with crashes is one of the most efficient and effective ways to select appropriate countermeasures for improving roadway safety and reducing crashes. Due to the unique nature of each of the reservations, factors contributing to crashes vary across the reservations as well as across the different roadways within the reservations. Only a few researches have investigated factors contributing to crashes on Indian reservations, and no studies have determined the factors separately for different roadways within the reservations. Therefore, this study was conducted to identify the contributory factors to fatal and injury crashes in the Fort Peck Indian Reservation (FPIR). The crash database covering a ten-year period from 2005 to 2014 was obtained from the Montana Department of Transportation (MDT). During this period, 940 crashes occurred on state, county, city, and tribally owned roads. Binary logistic regression models were developed to determine the factors associated with fatal and injury crashes for all roads within the FPIR and separately for the roads maintained by different agencies. The analysis identified unique contributory factors to fatal or injury crashes for different roadways, which justified separating crashes based on different road types. Impaired driving, adverse weather condition, collision with a ditch/embankment, pedestrian involvement, and overturn/rollover crashes were some of the factors that significantly contribute to increasing the risk associated with fatal and injury crashes. Impaired driving was found to be the most significant factor contributing to crash severity in all three roadways. Indian reservation roads were found to be possessing the highest risk of fatal and injury crashes due to impaired driving among the three roadway systems. The results of the study provide the Fort Peck Tribes with the opportunity to determine the countermeasures for safety improvements on their roadway systems efficiently.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».