Risk Assessment of Bus Drivers Considering Physical and Psychological Health Using a Risk Scoring Model
Notice bibliographique
Résumé
Bus-related crashes lead to significant property damage, injuries, and fatalities. Assessing driver risk forms the basis for implementing safety countermeasures for crash-prone high-risk bus drivers. Physical and psychological health characteristics are critical factors in crash risk. However, little research has considered physical and psychological health in driver risk assessment. Most studies classify drivers into several risk groups based on a single indicator, but quantifying individual driver risk with multiple factors remains underexplored. This study developed a driver risk scoring model for bus drivers by simultaneously considering demographic characteristics, travel characteristics, driving behavior, and physical and psychological health, to explore significant variables influencing driving risk. The investigation, conducted at a bus company in Beijing, China, surveyed 10,201 bus drivers. A hybrid weight determination method, combining analytic hierarchy process and entropy weight, determined the weight of each variable. Higher driver scores indicated a lower level of driver risk. The frequency of crashes and violations was significantly negatively correlated with rating scores, validating the model’s effectiveness. Results revealed: (a) bus driver scores ranged from 33.5 to 100 points, with approximately 90% of drivers scoring over 80 points, categorizing them as a safe group, and (b) driving behavior and physical and psychological health were the most significant variables affecting bus drivers’ risk. This study acknowledges its reliance on self-reported data and limited generalizability outside of China, yet it provides valuable insights for improving driver risk assessment within similar contexts. The findings could assist bus companies in identifying high-risk drivers and selecting appropriate intervention methods.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».