Built Environmental Correlates of Cycling Accidents Involving Fatalities and Serious Injuries in London, UK
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Approximately 2552 individuals were killed or seriously injured through cycling accidents in the Greater London Area between 2010-2015. The purpose of this study is to investigate a wide range of built environmental correlates of cycling accidents resulting in KSI so that we can identify potential areas for targeted interventions. Methods: We performed a cross-sectional analysis to examine the association between serious cycling injuries (2010-15), using road segment as the unit of analysis, and a wide range of built environmental characteristics. Multilevel models were used to account for potential spatial clustering. Results: Serious cycling injuries were independently associated with higher commercial and residential densities, higher distance to speed camera, higher bus, car, and 2-wheeled (motorcycle and moped) traffic, and higher density of alcohol outlets. Greenspace was associated with decreased odds of injuries up to the 3rd quartile, but roads adjacent to the highest levels of green space (4th quartile) had increased odds of injuries. Findings from our study point to the potential of urban planning interventions to reduce serious cycling injuries (e.g. speed cameras, improving safety near alcohol outlets and in parks and recreational areas, etc.). Further research using quasi-experimental approaches is required to evaluate whether the implementation of interventions leads to injury reductions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».