Understanding the Factors That Are Associated with Motorcycle Crash Severity in Rural and Urban Areas of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Like many countries in sub-Saharan Africa, Ghana has witnessed an increase in the use of motorcycles for both commercial transport and private transport of people and goods. The rapid rise in commercial motorcycle activities has been attributed to the problem of urban traffic congestion and the general lack of reliable and affordable public transport in rural areas. This study investigates and compares factors that are associated with motorcycle crash injury outcomes in rural and urban areas of Ghana. This comparison is particularly important because the commercial use of motorcycles and their rapid growth in urban areas are a new phenomenon, in contrast to rural areas where people have long relied on motorcycles for their transportation needs. Preliminary analysis of the crash data revealed that more of the rural area crashes occurred under dark and unlit roadway conditions, while urban areas recorded more intersection-related crashes. Additionally, it was found that more pedestrian collisions happened in urban areas, while head-on collisions happened more in rural areas. The model estimation results show that collisions with a pedestrian, run-off-road, and collisions that occur under dark and unlit roadway conditions were more likely to result in fatal injury. Findings from this study are expected to help in crafting and targeting appropriate countermeasures to effectively reduce the occurrence and severity of motorcycle crashes throughout the country and, indeed, sub-Saharan Africa.
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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 ».