Method of Analysis of the Reasons and Consequences of Traffic Accidents in Uzbekistan Cities
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the problems in the analysis of road safety in the cities of Uzbekistan, specifically addressing issues with the occurrence of traffic accidents and the analysis of their statistics.The purpose of the article is to study the relationship between violations of traffic rules and the occurrence of traffic accidents in Uzbekistan.This study used the statistical method of correlation analysis and revealed a linear correlation between factors such as the number of traffic violationsthe number of traffic accidents; the number of traffic violationsthe number of fatalities from traffic accidents; the number of traffic violationsthe number injured by traffic accidents; the number of traffic violationsthe number of traffic accidents with economic damage.To determine the degree of correlation between the number of violations of traffic rules, the number of road traffic accidents and their consequences, the authors used the coefficient of determination.The results of the study showed that the number of traffic violations is negatively correlated with the number and consequences of traffic accidents.The authors argue that the methodology for registering a traffic accident in Uzbekistan requires modification and that a traffic accident is affected not only by violations of the rules of the road for drivers but also by other factors, such as the design of elements of the road traffic network.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».