Evaluation of Urban Traffic Accidents Based on Pedestrian Landing Injury Risks
Notice bibliographique
Résumé
In comparison with vehicle-to-pedestrian collision, pedestrian-to-ground contact usually results in more unpredictable injuries (e.g., intracranial, neck, and abdominal injuries). Although there are many studies for different applications of such methods, this paper conducts an in-depth analysis of urban traffic pedestrian accidents. The effects of pedestrian rotation angle (PRA) and pedestrian facing orientation (PFO) on head and neck injury risk in a ground contact are investigated by the finite element numerical models and different probabilistic analyses. It goes without saying that this study provides a theoretical basis for the prediction and protection study of pedestrian ground contact injury risk. In our experiments, 24 pedestrian-to-ground simulations are carried out by the THUMS v4.0.2 model considering eight PRAs (0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, 315°, 360°) and three PFOs (x+, x−, y+). Each test was simulated with loading the average linear and rotational velocities that obtained from real-world pedestrian accidents at the pedestrian’s center of gravity. The results show that both PRAs and PFOs have significant impacts on head and neck injuries. Head HIC value caused by PRA 0–135° is much higher than that caused by PRA 180–315°. Neck injury risk caused by PRA 180° is the greatest one in comparison with other PRAs. The PRAs 90° and 270° usually induce a relatively lower neck injury risk. For PFO, the risk of head and neck injury was lower than PFOy+ and PFOx+ or PFOx−, which means PFOy+ was a safer landing orientation for both head and neck. The potential risk of head and neck injuries caused by the ground contact was strongly associated with the symmetry/asymmetric features of human anatomy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».