Modelling the Relationships between Train Commuters’ Access Modes and Traffic Safety
Notice bibliographique
Résumé
Walking, cycling, and feeder bus/tram for first- and last-mile (FLM) train access are often considered to have better health benefits, lower cost, and less environmental impacts than driving. However, little is known about the road safety impacts of these FLM access modes, particularly at a network level. This paper aims to investigate the impacts of train commuters’ access modes on road safety in Victoria, Australia. Macroscopic analyses of crash outcomes in each zone (i.e., Statistical Area Level 1) were performed using negative binomial (NB) and spatially lagged X negative binomial (SLXNB), accounting for potential indirect effects of mode shares in adjacent zones. This macroscopic analysis approach enabled the consideration of the safety effects across the network. The results showed that the SLXNB models outperformed the NB models. Commuting by train, either with walking or car as FLM access mode, was negatively associated with both total and severe crashes. In addition, commuting by train with feeder bus/tram access mode was negatively associated with severe crashes. Interestingly, commuting by train with cycling access mode was negatively associated with total crashes, with a larger effect when compared to walking and car access modes. Overall, the results suggested promoting active transport as FLM train access mode would lead to an improvement in road safety.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».