Road traffic crashes trends of severity and injuries in Osun state, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Road traffic accidents (RTA) have been of concern both in developed and developing nations of the world. This study examined the road accident trends in Osun State, Nigeria, over 7 years (2015 to 2021). The dataset used is secondary data obtained from the Federal Road Safety Commission (FRSC), Osun State, Nigeria. This includes the number of cases (fatal, serious, and minor), the number of people dead, and the number of people injured. Multivariate Time Series analysis shows that an average of 243 and 44 people were injured and killed, respectively, quarterly. For the total of 1859 reported cases, 6809 and 1232 people were injured and killed, respectively, for the 7 years. The Vector Autoregressive (VAR) model was applied to study the underlying patterns and forecast future values for the number of deaths and injuries for the year 2022. Based on the value of Akaike's Information Criteria (AIC) and Bayesian's Information Criteria (BIC), the model with the constant was the best of all. The result of the forecast indicates that 245 people are predicted to be injured in the first quarter of 2022 and 243 people in the second, third, and fourth quarters. 44 people are predicted to be killed in the first quarter of 2022 and 45 people in the second, third, and fourth quarters, accident occurrence for the 7 years has a low severity index. According to the findings, it was discovered that the number of people injured and killed in traffic accidents has been rising over time. This is the outcome of several variables, including environmental, human, and road-related factors. Therefore, to decrease traffic-related deaths and injuries, the government and concerned non-governmental organizations must embark on educating drivers about defensive driving, enforcing road traffic laws, and traffic education to the populace.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».