Development of hazard prediction test and interventions for two-wheeled electric vehicle riders in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective This paper aimed to develop a hazard prediction test and enhance two-wheeled electric vehicle (TWEV) riders’ hazard perception and prediction capabilities via interventions by executing two distinct studies. Study 1 aimed to develop and validate a hazard prediction test. Study 2 evaluated the efficacy of two interventions, self-commentary and what happens next (WHN), integrating expert commentary.Method For Study 1, a video-based hazard prediction test was developed through video recording and clipping, with participants categorized into high and low prediction ability groups for experimentation. Data analysis employed the receiver operating characteristic (ROC) curve. Study 2 categorized participants into four groups: self-commentary with licenses (SCL), self-commentary without licenses (SCNL), WHN with licenses (WHNL), and WHN without licenses (WHNNL), for conducting a one-week intervention experiment. Data collected from participants’ pre-intervention, post-intervention, and aftereffect tests were subjected to repeated measures analysis of variance (ANOVA).Results Analysis of the ROC curve indicated the test can distinguish the riders with different hazard prediction levels. ANOVA results demonstrated that the measurement time had a significant positive effect on scores (p < 0.001). Both interventions significantly improved hazard prediction ability (p < 0.05), and the effect persisted one week after administration. The effect of the WHN intervention was significantly greater than the self-commentary method across all time points.Conclusion The hazard prediction test developed in this study could assess riders’ hazard prediction ability, with the identified interventions demonstrating effectiveness in enhancing this ability. These findings suggested potential application in future qualification tests for TWEV riders, contributing to enhanced traffic safety awareness among TWEV riders in China, thus advancing overall traffic safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».