MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378193773 · doi:10.1155/2023/2250590

Modeling the Motorcycle Crash Severity on Nonintersection Urban Roadways in the Australian State of Victoria Using a Random Parameters Logit Model

2023· article· en· W4378193773 sur OpenAlexvenueno aff
MohammadAli Seyfi, Kayvan Aghabayk, Amir Mohammad Karimi Mamaghan, Nirajan Shiwakoti

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashPoison controlDuskInjury preventionLogistic regressionTransport engineeringHuman factors and ergonomicsMixed logitOccupational safety and healthMorningSuicide preventionEngineeringDemographyForensic engineeringEnvironmental healthMedicineStatisticsComputer scienceMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to a lack of physical protection and balance, motorcycle riders are one of the most vulnerable road users and are more likely to suffer severe injuries than motorists. Between 2009 and 2020, about 60% of motorcycle crashes occurred on nonintersection urban roadways in Victoria, Australia. While considerable research on intersections and their influence on the severity of motorcycle crashes has been conducted, there are limited studies on motorcycle crashes on nonintersection roadways. Since gathering all information from every motorcycle crash may not be possible, heterogeneity can arise from unobserved factors and cause problems in developing reliable crash severity models. Therefore, this study aims to investigate the factors contributing to motorcycle crash severity on Victorian nonintersection urban roadways while considering the heterogeneity of factors. A total of 10,897 nonintersection motorcycles crash data from the beginning of 2009 to November 2020 in the State of Victoria, Australia, were analyzed. A random parameters (mixed) logit model (RPL) was used for evaluating motorcycle crashes. The severity of motorcycle crashes was divided into three categories: fatal injury, serious injury, and minor injury. Also, marginal effects were calculated to see how each parameter estimate affects crash severity outcomes. The RPL model results showed that some factors increased the likelihood of fatal injuries. These factors included not wearing a helmet, being in the older rider age group, riding during the early morning or midnight hours, weekend motorcycle use, riding in the early morning or midnight hours (00:00–6:29 A.M), and insufficient lighting (dark and dusk/dawn). Also, the following factors enhanced the probability of serious injuries: having a pillion passenger, having a motorcycle age of more than 7 years, riding at higher speed limits (more than 50 km/h) or during peak hours in the morning (6:30−8:59 A.M), and being in the younger age group (less than 26 years old). The findings from this study are valuable resources for road safety policy managers to develop effective strategies for improving motorcyclists’ safety at nonintersections. This may include improving the light conditions at nonintersection, encouraging the motorcyclist to maintain motorcycles regularly, and educating the motorcyclist to wear a helmet, avoid distractions, and ride responsibly on the weekends.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced TransportationMême sujetTraffic and Road SafetyTravaux en français237 207