Driver distraction in school zones: A roadside observational study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Distracted and impatient driving are top contributors to road crashes and fatalities. However, we lack sufficient data on the prevalence of dangerous behaviours and quantities of active transportation users integrated with motorized traffic in school zones – urbanized areas that exhibit higher rates of vulnerable road users. This study fills this gap by investigating the prevalence of driver distraction and impatient driving at seven locations in school zones in the city of Windsor, Ontario in Canada. Roadside observations were conducted during the Fall of 2024 and Winter of 2025 at peak activity periods during both the morning drop-off and afternoon pick-up times. Dangerous behaviours were measured as a factor of environmental factors (weather, season), time of the day (AM vs PM), and vehicle characteristics. Results showed an increased presence of dangerous driving in warmer months, with no significant differences being found between morning and afternoon. Approximately 20% of all drivers were engaged in distracting or impatient driving, with one in ten drivers being engaged in unlawful behaviours involving the use of handheld devices while driving. Drivers of larger vehicles also exhibited more dangerous driving. Our study adds to the distracted and impatient driving literature, and offers valuable information for road safety practitioners and regulators that can be used to implement more targeted road safety solutions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».