Assessment of Railway Transport Safety in Bangladesh: A Before-AfterStudy of COVID-19 Case
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic in Bangladesh is part of the global pandemic of coronavirus disease 2019, caused by extreme acute respiratory syndrome, coronavirus 2 (SARS-CoV-2).In March 2020, the virus was reported as having spread to Bangladesh and the Institute of Epidemiology Disease Control and Research (IEDCR), announced the first 3 (three) identified cases on 8 March 2020.In order to protect the population and to prevent the outbreak of novel coronavirus-2, the government implemented non-therapeutic measures such as declared "lockdown" throughout the nation from March 26, 2020 to May 30, 2020 and prepared some necessary steps to spread awareness to keep this syndrome away from them as Bangladesh being the second most affected country in South Asia, after India.Due to transport restrictions put in place to mitigate the pandemic, commercial road transport, both passenger and goods, has been severely impacted by COVID-19 in Bangladesh.The COVID-19 also contributed to the accident patterns and casualties of railway related accidents.An attempt has been made in this study to demonstrate the before-after effect of COVID-19 pandemic to highlight the variation in the perspective of railway transportation accidents.A comprehensive descriptive analysis has been conducted to find the major factors contributed to the railway accidents.The study also includes hotspot analysis using ArcGIS.The study has been conducted utilizing two years (2019-2020) of daily newspaper-based data which is classified by two categories: 299 days (May 14, 2019 to March 7, 2020) before and 299 days (March 8, 2020 to December 31, 2020) after the first case of COVID-19 was reported on March 8 in Bangladesh.The results reveal that railway accidents are significantly declining due to this pandemic situation.Finally, based on the findings, probable countermeasures to the guidelines for the prevention of certain incidents have been discussed with recommendations.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».