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Enregistrement W4233224194 · doi:10.18280/ijsse.100407

Method of Analysis of the Reasons and Consequences of Traffic Accidents in Uzbekistan Cities

2020· article· en· W4233224194 sur OpenAlexvenueno aff
Jamshid Abdunazarov, Kudratulla Azizov, Ilkhomjon Shukurov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Systems and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Innovative Development of the Republic of Uzbekistan
Mots-clésPoison controlEnvironmental healthTransport engineeringInjury preventionHuman factors and ergonomicsSuicide preventionOccupational safety and healthForensic engineeringEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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