The growing gap in pedestrian and cyclist fatality rates between the United States and the United Kingdom, Germany, Denmark, and the Netherlands, 1990–2018
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using official national data for each country, this article calculates trends in walking and cycling fatalities per capita and per km in the USA, the UK, Germany, the Netherlands, and Denmark. From 1990 to 2018, pedestrian fatalities per capita fell by 23% in the USA vs. 66%–80% in the other countries; cyclist fatalities per capita fell by 22% in the USA vs. 55%–68% in the other countries. In 2018, pedestrian fatality rates per km in the USA were 5–10 times higher than in the other four countries; cyclist fatality rates per km in the USA were 4–7 times higher. The gap in walking and cycling fatality rates between the USA and the other countries increased over the entire 28-year period, but especially from 2010 to 2018. Over that 8-year period, per-capita fatality rates in the USA rose by 19% for pedestrians and 11% for cyclists; per-km fatality rates rose by 17% for pedestrians and 33% for cyclists. By comparison, fatality rates either fell or remained stable in the four European countries. We reviewed the relevant literature to identify factors that might help explain the much lower walking and cycling fatality rates in Europe compared to the USA. Possible explanatory factors include better walking and cycling infrastructure; lower urban speed limits; fewer vehicle km travelled; smaller and less powerful personal motor vehicles; and better traffic training, testing, and enforcement of traffic regulations. We recommend that the USA consider implementing an integrated package of mutually reinforcing safety measures such as those that have been successfully implemented in the Netherlands, Denmark, and Germany to reduce pedestrian and cyclist fatality rates.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle