A Rural Road Accident Probability Model Based on Single-Vehicle Hazard Properties including Hazard Color and Mobility: A Driving Simulator Study
Notice bibliographique
Résumé
Road safety has recently been considered an important issue in the country. Single-vehicle accident statistics show the importance of this issue. From a safety viewpoint, drivers need to have a reasonable time window for hazard recognition and reaction; therefore, the hazard has to be in sight from a distance preferably longer than the standard minimum stopping sight distance. Nevertheless, if the roadside configuration makes the sight available for a very long distance, the hazard properties are the ones defining the visibility. The hazard size, color, and mobility are some of the most important hazard properties, which may mainly interact with ambient light (like being day or night) and driving speed. In this research, effect of hazard properties on driving accident likelihood was investigated in a condition that enough recognition and reaction time window was available for the driver to provide a ceteris paribus experiment. To fulfil that in a safe experiment condition, a driving simulator was used to test the behavior of 90 licensed drivers encountering an average of 14 hazards with various sets of properties. Based on the findings of this research, there are some interactions between influential hazard properties. The results imply that it is approximately 23% more likely to observe an accident when encountering a dark small stationary hazard at nighttime like a dark-colored with an observed size of 0.5 m × 0.5 m (e.g., a stone) than a major moving light-colored hazard in the daytime like a camel of 1.5 m ∗ 2 m in size. A green-colored hazard is 27% less likely to involve in an accident at nighttime than hazards with other colors. Each 10 km/h speed increment leads to 1.9% more accident likelihood, and every time the driver encounters a hazard, they will be 0.84% less likely to crash next time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».