An evaluation of pedestrian crash risk factors at urban intersections in a developing country: Comparing the classification accuracy of methods accounting for unobserved heterogeneity
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian safety has always been a concern at urban intersections, especially in low-income developing countries with higher casualty rates. As one of the cities with the highest pedestrian fatality rates in Iran, Mashhad lacks studies that pinpoint the causes of these crashes. The choice of appropriate methodology was guided by the two-fold objective of the study: first, disaggregating crashes into homogeneous clusters; and second, examining the effects of risk factors on pedestrian crashes while accounting for the inherent unobserved heterogeneity in crash data. The study compared the classification accuracy of modeling approaches using receiver operating characteristic analysis. By analyzing three years (2015–2017) of pedestrian crashes in Mashhad, this study identified risk factors associated with higher severity of vehicle–pedestrian crashes at intersections. The results show that models incorporating the heterogeneity effect, such as the cluster-aggregated model and the random parameter model, have higher classification accuracy for crashes than models that do not consider heterogeneity. Based on the risk factors associated with increasing fatal crashes, several low-budget and immediate countermeasures are suggested in the hope of improving pedestrian safety at intersections.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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