Investigating Contributing Factors on Aggressive Driving Based on a Structural Equation Model
Notice bibliographique
Résumé
Tailored countermeasures that may significantly improve road traffic safety can be proposed and implemented if the relationship between various associated factors and aggressive driving is well understood. However, this relationship remains unknown, as driving behavior is complex, and the interrelationships among variables are not easy to identify. Considering this situation, this paper constructed a model based on a structural equation model (SEM) and factor analysis (FA), which is a multivariate statistical analysis technique used to analyze structural relationships. The model is applied in a case study using data from the Shanghai Naturalistic Driving Study. In the case study, 16 variables were grouped into five latent factors in the SEM, and the model fits the data well. Compared with other variables, the results show that age had the most significant positive impact on aggressive driving behavior (older drivers exhibited high aggressive driving frequency). Adverse weather negatively impacted driver behavior (lower speed and high longitude acceleration), which in turn negatively affected aggressive driving behavior. In addition, the results show that driver factors (such as age and sex) were the main factors influencing vehicle use (such as hard acceleration), and the environment was the main factor determining risky scenarios, where safety-critical situations increase. This paper provides a reference for defining and determining aggressive driving and a model for exploring the relationship between driving safety factors and aggressive driving, which can be used in real-world applications for improving driving safety with applications in advanced driver-assistance (ADAS) and traffic enforcement safety control systems.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».