Analytical Methods and Determinants of Frequency and Severity of Road Accidents: A 20-Year Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
In this systematic literature review (SLR), we use a series of quantitative bibliometric analyses to (1) identify the main papers, journals, and authors of the publications that make use of statistical analysis (SA) and machine learning (ML) tools as well as technological elements of smart cities (TESC) and Geographic Information Systems to predict road traffic accidents (RTAs); (2) determine the extent to which the identified methods are used for the analysis of RTAs and current trends regarding their use; (3) establish the relationship between the set of variables analyzed and the frequency and severity of RTAs; and (4) identify gaps in method use to highlight potential areas for future research. A total of 3888 papers published between January 2000 and June 2021, distributed in four clusters—RTA + HA + SA (SA, n = 399); RTA + HA + ML (ML, n = 858); RTA + HA + SC (TESC, n = 2327); and RTA + HA + GIS (GIS, n = 304)—were analyzed. We identified Accident Analysis and Prevention as the most important journal, Fred Mannering as the main author, and The Statistical Analysis of Crash-Frequency Data: A Review and Assessment of Methodological Alternatives as the most cited publication. Although the negative binomial regression method was used for several years, we noticed that other regression models as well as methods based on deep learning, convolutional neural networks, transfer learning, 5G technology, Internet of Things, and intelligent transport systems have recently emerged as suitable alternatives for RTA analysis. By introducing a new approach based on computational algorithms and data visualization, this SLR fills a gap in the area of RTA analysis and provides a clear picture of the current scientific production in the field. This information is crucial for projecting further research on RTA analysis and developing computational and data visualization tools oriented to the automation of RTA predictions based on intelligent 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 | 0,045 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,069 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».