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Enregistrement W3165653397 · doi:10.11159/iccste21.163

Assessment of Railway Transport Safety in Bangladesh: A Before-AfterStudy of COVID-19 Case

2021· article· en· W3165653397 sur OpenAlexvenueno aff
Armana Huq, Hamim Tasin, Syeda Manila Jannat

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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