Research on Risky Driving Behavior of Young Truck Drivers: Improved Theory of Planned Behavior Based on Risk Perception Factor
Notice bibliographique
Résumé
In response to the issue of young truck drivers’ weaker perception of potential risks, which makes them more prone to engaging in risky driving behaviors, the direct influence of risk perception on behavior was innovatively considered. An improved theory of planned behavior (TPB) model was developed and a study on risky driving behavior among young truck drivers was conducted. Valid questionnaire data from 330 young truck drivers in China were collected, and the improved TPB model was validated and analyzed through structural equation modeling. The results indicate that the improved TPB model can effectively explain the risky driving behavior among young truck drivers. Specifically, attitudes toward behavior, subjective norms, and perceived behavioral control have significant positive effects on behavioral intention, while behavioral intention and perceived behavioral control have significant positive effects on behavior. In addition, risk perception has a significant negative effect on behavioral intention and behavior. Furthermore, a comparison with the traditional TPB model reveals that the improved TPB model performs better in terms of fit and explanatory power. Fit indices CMIN/DF, RMSEA, and AGFI were optimized by 16%, 18%, and 1.5%, respectively, and there was a 5% increase in explanatory power for behavior variance, validating the rationality and effectiveness of the improved TPB model. This provides decision support for the development of intervention measures for risky driving behavior among young truck drivers in the future.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».