Safety Risk of Nonmotorized Vehicles from the Perspective of Motorized Vehicle Drivers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».