Bus Drivers’ Perspectives on Factors Contributing to Road Traffic RTAs on Prithvi and Mugling-Narayanghat Highway Segment in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Road traffic accidents (RTAs) remain a leading cause of mortality and injury worldwide, with low-and middle-income countries disproportionately affected despite having a smaller share of the global vehicle fleet.This study investigates the factors contributing to RTAs on Nepal's Prithvi Highway and the Mugling-Narayanghat road segment, with a specific focus on driver behavior, infrastructure deficiencies, environmental conditions, and vehicle-related issues.Data were collected through a structured questionnaire survey from 210 bus drivers who regularly operate along these routes.The reliability of the instrument was confirmed using Cronbach's alpha, and data were analyzed using the Relative Importance Index (RII) to rank the severity of contributing factors and one-way ANOVA to examine differences across demographic groups.Results reveal that human factors, particularly speeding, drunk driving, and driver distractions, are the most significant contributors to accidents, followed by infrastructure factors such as narrow roads and inadequate signage, adverse weather conditions like rain and fog, and vehiclerelated issues, including defective tires.ANOVA results indicate significant variations in accident-related risk perceptions based on drivers' age, education level, and years of experience, with younger drivers more prone to distraction and older drivers more affected by poor road conditions.This study provides novel empirical evidence from the perspective of road users, offering practical insights for developing targeted road safety interventions.Recommendations include enhanced driver training, road infrastructure upgrades, regular vehicle maintenance, and awareness campaigns to for reducing RTAs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».