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Enregistrement W4377862194 · doi:10.1016/j.aap.2023.107122

Assessing the impact of road safety agencies and health systems in traffic outcomes across 146 countries, 1994–2012

2023· article· en· W4377862194 sur OpenAlexafffund
José Ignacio Nazif‐Muñoz, Amélie Quesnel‐Vallée, Axel van den Berg

Notice bibliographique

RevueAccident Analysis & Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésEndogeneityOccupational safety and healthRoad trafficTransport engineeringWork (physics)Poison controlEnvironmental healthInjury preventionBusinessGeographyMedicineEngineeringEconomicsEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Road safety policies (RSPs) have emerged worldwide. Yet, while an important group of RSPs have been regarded as necessary to reduce traffic crashes and their consequences, the impact of others remain inconclusive. To advance knowledge on this debate, this article focuses on the potential effects of two RSPs: i) road safety agencies (RSAs) and ii) health systems (HS). METHODS AND DATA SOURCES: Cross-sectional longitudinal data corresponding to 146 countries from 1994 to 2012 are analyzed using regression models to account for the endogeneity of RSA formation, including instrumental variable and fixed effects designs. A global dataset compiling information from multiple sources, including the World Bank, and the World Health Organization is built. RESULTS: RSAs are associated with a decrease of traffic injuries in the long-term. This trend is observed in Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries only. Potential data reporting differences between countries could not be accounted for, and therefore it is unclear whether the observation for non-OECD countries is due to an actual difference or due to these reporting differences. HSs decrease traffic fatalities by 5% (95% Confidence interval (CI) 3% to 7%). Across (OECD) countries, HS is not associated with traffic injury variation. CONCLUSION: While some authors have theorised that RSA institutions may fail to reduce either traffic injuries or fatalities, our work however captured a long-term effect in RSAs performance when targeting traffic injury outcomes. That well-developed HSs have been effective in decreasing traffic fatalities, and ineffective in decreasing injuries, is consistent with the overall function that this type of policies fulfils. Results call for revisiting the specific mechanisms which explain why RSAs and HSs seem effective in decreasing different traffic outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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