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Enregistrement W3123215960 · doi:10.1016/j.jhealeco.2021.102435

The political cycle of road traffic accidents

2021· article· en· W3123215960 sur OpenAlexaboutno aff
Paola Bertoli, Veronica Grembi

Notice bibliographique

RevueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésSpillover effectQuarter (Canadian coin)RevenuePoliticsCrashProductivityDemographic economicsCase fatality rateFederal electionEconomicsPolitical scienceFinanceEconomic growthGeographyEnvironmental healthMedicineMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road traffic accidents mean lost productivity and medical expenditures. We explain trends in traffic accidents as a function of the political cycle using municipal data from Italy. We show that during municipal election years, the accident rate increases by 1.5%, with a 2% increase in the injury rate but no effect on the fatality rate. The effects are stronger in the quarter prior to the election quarter, when the electoral campaign is at its zenith, and in the second quarter after the election for the new elected mayor. We show that this is the result of a decrease in tickets for traffic violations (rate and revenues) during election years. Our results are robustly driven by the municipal political cycle defined in different ways, and their magnitude and direction are not explained by the spillover effects between municipalities. Proximity to a national police station reduces the impact of local elections on injury rates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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