Adopting a Safe Systems Approach to Road Safety: Using the Consolidated Framework for Implementa- tion Research to Examine Injury Prevention and Transportation Professionals’ Perceptions of Vision Zero in Five Canadian Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
Aims The aim of this research is to highlight the perceptions and experiences of injury prevention and transportation professionals regarding Vision Zero and how the adoption of this strategy influences their work. Our results are useful to road safety researchers and practitioners who are interested in barriers and facilitators to implementing Vision Zero in the Canadian context. Background Road traffic collisions are a leading cause of injury in Canada. Vision Zero is a Safe Systems Approach (SSA) that accommodates human vulnerability and error, with the goal of zero deaths and injuries. Objective This paper enhances knowledge of Vision Zero in Canada and examines key barriers and facilitators using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Methods Qualitative data were collected from injury prevention and transportation professionals in five municipalities: Vancouver, Calgary, Peel Region, Toronto, and Montréal. Interviews and virtual focus groups gathered data from participants across sectors: policy/decision-making, transportation, public health, non-profit, university researcher, community associations, and private. Thematic analysis was used to analyze the data. Results Data mapped onto six CFIR constructs across three domains: 1) Innovation, 2) Outer Setting, and 3) Implementation Process. Innovation Complexity, Local Attitudes, Local Conditions, and Assessing Context were identified as barriers and facilitators. Innovation Evidence Base and Partnerships and Connections were identified solely as facilitators. Conclusion Vision Zero implementation is complex and requires evidence. Local Attitudes and Local Conditions highlight the importance of partnerships for Vision Zero to be accepted and understood. Further, Vision Zero is a facilitator for road safety work. The CFIR domains and constructs elevate our understanding of how Vision Zero is implemented. Results are useful to municipalities interested in adopting and implementing Vision Zero in Canada.
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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 | 0,086 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».