Plight of the distracted pedestrian: a research synthesis and meta-analysis of mobile phone use on crossing behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Background Pedestrians are commonly involved in vehicle collisions that result in injuries and fatalities. Pedestrian distraction has become an emerging safety issue as more pedestrians use their mobile phones while walking and crossing the street. Objectives The purpose of this research synthesis and meta-analysis is to determine the extent to which cell phone conversation, text messaging or browsing, and listening to music affect a number of common pedestrian behavioural measures. Methods A keyword search was developed with a subject librarian that used MeSH terms from selected databases including PsycINFO, SPORTDiscus, Medline and TRID. Supplemental searches were also conducted with Google Scholar and Mendeley. Effect size coding Thirty-three studies met inclusion criteria and were subjected to data extraction. Statistical information (ie, M, SD, SE, 95% CI, OR, F, t ) was extracted to generate standardised mean difference effect sizes (ie, Cohen’s d) and r effect sizes. Results Fourteen experimental studies were ultimately included in an N-weighted meta-analysis ( k =81 effect sizes), and eight observational studies were included in a qualitative overview. Both mobile phone conversation and text messaging increased rates of hits and close calls. Texting decreased rates of looking left and right prior to and/or during street crossing. As might be expected, text messaging was generally found to have the most detrimental effect on multiple behavioural measures. Limitations A variety of study quality issues limit the interpretation and generalisation of the results, which are described, as are future study measurement and methods improvements.
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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 | 0,037 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».