Towards ‘Vision-Zero’ in Road Traffic Fatalities: The Need for Reasonable Degrees of Automation to Complement Human Efforts in Driving Operation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human factors play a huge role in road traffic safety. Research has found that a huge proportion of traffic crashes occur due to some form of human error. Improving road user behavior has been the major strategy that has been emphasized for improving road traffic safety. Meanwhile, despite the training efforts, and testing for drivers, the global status of road traffic safety is alarming. This research highlights the seriousness of human factors on road traffic safety and provides actionable strategies to greatly reduce the negative impact of human factors on road traffic safety. Motor vehicle safety data that were made available online by the U.S. Bureau of Transportation Statistics were reviewed to evaluate the severity of traffic collisions. To evaluate the extent of human factors in motor vehicle traffic fatalities, data for Canadian motor vehicle traffic collision statistics were reviewed. The study confirms that human factors (such as driver distraction, fatigue, driving under the influence of drugs and alcohol etc.) play a huge role in road traffic fatalities. The need for a reasonable degree of automation to help reduce the impacts of human factors on road safety and recommendations aimed at providing widespread support for a reasonable degree of automation systems in driving tasks are presented. Actionable strategies that can be implemented by policymakers to reduce global road traffic fatalities are also presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle