Road Engineering Determinants of Moped and Motorcycle Crashes at Non-Intersection Road Segments in a Developing Country – Mauritius
Notice bibliographique
Résumé
The road safety situation is extremely alarming in developing countries where 93% of the worldwide 1.35 millions road crash fatalities occur annually. As in most Low and Medium Income Countries (LMICs), in Mauritius also, powered-two-wheeler (PTW) riders are the most vulnerable road-user category with respect to road crash fatalities and serious injuries. Despite the application of enforcement and education counter-measures for decades the afore-mentioned situation does not ameliorate. With reference to the Safe System approach there is a need for a more holistic approach to road safety whereby the road and the road environment factors of PTW crash risks need to be considered in parallel with road-user and vehicle factors. This research aimed at amplifying awareness about the road engineering factors of PTW crash severity in a developing country context. With this focus the objective of this study was to identify the road engineering determinants of mopeds and motorcycles crash severity at non-intersection road segments in Mauritius. Police-reported data for 3,103 PTW injury crashes over the 3year period 2014 -2016 was used for the analysis. The Logistic Regression method was used with a dichotomous dependent variable; 'crash severity' and 10 explanatory variables. Specific categories of the 'Road Hierarchy', 'Pillion Rider' and 'Crash Partner' factors were found to be relevant to occurrence of fatal and serious injury crashes for motorcycle at road mid-block. For mopeds, horizontal curves from the 'Road Alignment' factor was found to be the most hazardous road configuration. Three common factors for both PTW types were identified; 'Light Condition', 'Crash Time' and 'Crash Type' but with partly distinct categories. The variables 'Crash Day', 'Weather Condition' and 'PTW Manoeuvre' were not related to crash severity of neither PTW type. The findings of this study can be used by road authorities to improve road safety along non-intersection road segments in developing countries, particularly for PTW riders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».