Modeling Highway Traffic Safety in Nigeria Using Delphi Technique and Bayesian Network
Notice bibliographique
Résumé
Highway traffic safety is an issue confronting developing countries and those of industrialized nations. Many people are injured and/or killed all over the world daily on highway traffic related crashes. Nigeria, as a developing country, has been experiencing unusually high traffic related injury and fatality rates. In order to commence combating highway safety problems in Nigeria, the first task is to identify the major contributing factors, however, Nigeria has no reliable and comprehensive database of traffic accidents and casualties. Consequently, the Delphi Technique was utilized in generating the required data such as number of registered automobiles, number of licensed drivers, and annual fatality count for modeling and forecasting accident rates in Nigeria. A Bayesian Network Model was developed and used, with the data obtained from Delphi process, to demonstrate possible traffic safety responses to different scenarios of changes in the Nigerian socio-political culture. Although the Delphi Technique and the Bayesian Network Model only estimate the accident and safety data, those methods can be a realistic option when those data are not available, especially for the developing countries. The conclusions that are drawn from the output of the Bayesian Network and the analysis of the research results support the notion that the major accident contributors have been identified and the top three contributors – Road Condition, driving under the influence (DUI), and Reckless Driving - are policy related. The Nigerian traffic safety outlook would improve significantly if the existing laws and policies can be enforced, even at a very moderate level.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».