Blame attribution analysis of police motor vehicle collision reports involving child bicyclists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injuries resulting from collisions between a bicyclist and driver are preventable and have high economic, personal and societal costs. Studying the language choices used by police officers to describe factors responsible for child bicyclist-motor vehicle collisions may help shift prevention efforts away from vulnerable road users to motorists and the environment. The overall aim was to investigate how police officers attribute blame in child (≤18 years) bicycle-motor vehicle collision scenarios. METHODS: A document analysis approach was used to analyse Alberta Transportation police collision reports from Calgary and Edmonton (2016-2017). Collision reports were categorised by the research team according to perceived blame (child, driver, both, neither, unsure). Content analysis was then used to examine police officer language choices. A narrative thematic analysis of the individual, behavioural, structural and environmental factors leading to collision blame was then conducted. RESULTS: Of 171 police collision reports included, child bicyclists were perceived to be at fault in 78 reports (45.6%) and adult drivers were perceived at fault in 85 reports (49.7%). Child bicyclists were portrayed through language choices as being irresponsible and irrational, leading to interactions with drivers and collisions. Risk perception issues were also mentioned frequently in relation to poor decisions made by child bicyclists. Most police officer reports discussed road user behaviours, and children were frequently blamed for collisions. CONCLUSIONS: This work provides an opportunity to re-examine perceptions of factors related to motor vehicle and child bicyclist collisions with a view to prevention.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».