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Enregistrement W4376955668 · doi:10.33492/jrs-d-22-00022

Embedding Safe System in Victoria: Blockers, Enablers and Improvement Roadmap

2023· article· en· W4376955668 sur OpenAlexaff
H Alavi, Chris Jones, Carly Hunter

Notice bibliographique

RevueJournal of Road Safety · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesTransport Accident Commission
Mots-clésRoad mapAction planPlan (archaeology)CornerstoneAction (physics)Process managementKey (lock)Patient safetyManagement systemBusinessOperations managementTransport engineeringRisk analysis (engineering)Engineering managementEngineeringComputer scienceComputer securityManagementPolitical scienceHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Safe System approach was adopted in Victoria in 2004. It has since been the cornerstone of every road safety strategy and action plan, most recently the Victoria Road Safety Strategy 2021-2030. Despite the absence of extensive and conclusive evidence, it is apparent that the limited integration of the Safe System approach into our road and transport management system has hindered its capacity to significantly reduce serious road trauma. In this project, five workshops were delivered by HA Consulting and Road Safety Victoria (RSV) to diagnose what implementation blockers exist and how road safety management systems and stakeholders could be enabled to implement the Safe System approach. Over 60 representatives attended the workshops from key road safety stakeholders and players. The anonymous workshop exercises identified a high personal alignment to the Safe System principles, a range of systemic practical day-to-day blockers, and suggestions for what could enable better Safe System aligned decision making. An improvement roadmap of concept-level projects was developed to address Safe System implementation blockers and implement the identified enabling measures.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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