Evaluating the Impact of Increased Fuel Cost and Iran’s Currency Devaluation on Road Traffic Volume and Offenses in Iran, 2011–2019
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
Trends and underlying patterns should be identified in the timely distribution of road traffic offenses to increase traffic safety. In this study, a time series analysis was used to study the incidence rate of road traffic violations on Iranian rural roads. Road traffic volume and offenses data from March 2011 to October 2019 were aggregated. Interrupted time series were used to evaluate the impact of increasing fuel cost in June of 2013 and July of 2014 and the currency devaluation of Rial vs. US dollars in July of 2017 on trends and patterns, traffic volume, and number of offenses. A change-point detection (CPD) analysis was also used to identify singular changes in the frequency of traffic offenses. Results show a general decline in the number of overtaking and speeding offenses of −24.31% and −13.23%, respectively, due to the first increase in fuel cost. The second increase only reduced overtaking by 20.97%. In addition, Iran’s currency devaluation reduced the number of overtaking offenses by 26.39%. Modeling a change-point detection and a Mann-Kendall Test of traffic offenses in Iran, it was found that the burden of violations was reduced.
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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 | 0,001 | 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 découle