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Enregistrement W4388224418 · doi:10.1177/03611981231198839

Safety Risk of Nonmotorized Vehicles from the Perspective of Motorized Vehicle Drivers

2023· article· en· W4388224418 sur OpenAlexaff
Niaz Ahmed, Shoumic Shahid Chowdhury, Md Fardeen Tanim, Dewan Tanvir Ahammed, Md Asif Raihan, Moinul Hossain

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringCrashPoison controlPerceptionRisk perceptionVulnerability (computing)Occupational safety and healthHuman factors and ergonomicsInjury preventionBusinessComputer securityEngineeringComputer scienceEnvironmental healthPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collisions with motorized vehicles (MVs) are one of the leading causes of nonmotorized vehicle (NMV) crashes in a heterogeneous traffic stream. As well as NMVs’ inherent vulnerability, MV drivers’ risk perceptions of NMVs may also influence MV–NMV crashes. However, until now, this subjective perception has been little explored in the literature. This study examines the potential impact of numerous factors associated with motorized road users’ perception of risk and the operational aspects of NMVs on MV–NMV crashes. An ordered probit model was developed using self-reported data from 1,560 Dhaka city motorists (motorcyclists, and car and bus drivers). Findings revealed that motorists have a higher probability of becoming aggressive, deem NMV drivers’ behavior to be risky, and have low positive attitudes toward such vehicles when they have a stronger MV–NMV crash history. The results also suggest that bus drivers have fewer crashes with NMVs, although they feel these vehicles are structurally unsafe. In addition, age, education, and perceptions of lane separation, movement, stops, and users’ trip frequency were significant in predicting crash frequency. Further, older and illiterate drivers were more likely to be involved in collisions with NMVs. Because of the bias of self-reported data, analysis of variance tests were conducted, and the results demonstrated a significant difference in risk perceptions between motorcyclists, car drivers, and bus drivers. Risk perceptions of NMVs were the highest among motorcyclists. The findings of this study are expected to aid policymakers in improving motorists’ perceptions of NMVs and in increasing the latter’s safety in developing nations with heterogenous traffic systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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