Evaluation of the effectiveness of auditory speeding warnings for commercial passenger vehicles –a field study in Wuhan, China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Auditory warning of speeding behaviour is considered to be one of the most effective methods developed to reduce the accidents involving commercial passenger vehicles. Facing a complex, mixed traffic condition and a lot of risky driving behaviours in China, commercial passenger vehicles need an effective speeding warning system to reduce the high accident rate. Although many automobile manufacturers have installed the speeding warning systems on their vehicles, the styles of these auditory speeding warning systems are different, and few studies has been found to investigate the effectiveness of the auditory speeding warning systems for commercial passenger vehicles. Therefore this study is intent to fill such a gap to evaluate the effectiveness of three different sound‐based speeding warning styles. In this study, thirty drivers qualified for driving the commercial passenger vehicles are recruited and then asked to drive for four 80‐km field trips on an expressway in Wuhan, China. Driving behaviour is logged by a monitoring system and is monitored by two observers during these trips. Study results showed that ‘beep warning’ is most effective and ‘break‐sound warning’ is the least. Basically, the results of this study could provide a good reference for development of future voice‐based speed warning systems in China.
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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 | 0,010 | 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 découle