Modelling Fatal Pedestrian Accidents In Montreal's Metropolitan Area 1995-1997
Notice bibliographique
Résumé
In order to help prevent pedestrian accidents, it is necessaq to identify the environment and circumstances of the accidents and the characteristics of the persons involved. To study these issues a three component model has been elaborated, the first component included characteristic of the environment at the locus of the accident, the second component characteristics related to the driver involved in the accident and the type of vehicle and the third component characteristics relating to the fatally-injured pedestrian. Using a logistic regression as a method of analysis we decompose the variation in fatal pedestrian automobile accidents between the city of Montreal and the periphery of the region of Montreal. Results of the study showed that age of the pedestrian killed in traffic collisions is an important explanatory variable for the tsvo territories. The elderly are more likely to be involved in fatal pedestrian crashes than are the other age groups. Some variables related to the characteristics of the driver and those of the striking vehicle were included in the final model but there are some differences between the two territories for example, high posted speed limits is associated with fatal pedestrian crashed within the city of Montreal but was not statistically significant at the periphery. Variables related to the characteristics of the environment at the site of the accident were roadway alignment and lighting conditions. Roadway alignment (grade-curve and flatstraight categories) is an important explorato~ variable for the periphery and lighting conditions - roadway lighted at night for the city of Montreal. In conclusion, from the demographic and environmental point of view, it is important to make a distinction between geographical areas for exploring the
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».