Road traffic accident severity prediction using causal inference and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
The global rise in road traffic accidents presents substantial challenges across economic, societal, and public health domains, leading to millions of injuries and fatalities annually. Current studies on modeling and analyzing traffic accident frequency largely treat the issue as a classification task, primarily utilizing learning-based or ensemble methods. However, these approaches frequently neglect the intricate relationships among the multifaceted factors—such as road complexity, environmental conditions, driver behavior, and contextual elements—that contribute to traffic accidents and hazardous scenarios. We propose an approach that employs causal inference and causal Machine Learning (ML) techniques to predict accident severity and identify key causal factors. We evaluate our proposed approach with two datasets, from Ethiopia and UK. Given the inherent imbalance in these datasets, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) is utilized to achieve balanced data representation. Uplift modeling and causal inference methods are employed for severity prediction. Individual Treatment Effect (ITE) and Average Treatment Effect (ATE) are used to make interpretations of the predictions. Our research contributes to understanding and mitigating the impact of road traffic accidents through advanced causal analysis techniques, offering actionable insights for policymakers, urban planners, and public health officials globally.
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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 ».