Seasonal variation in North American level crossing crash rates is due to weather, not day length
Notice bibliographique
Résumé
Collisions between road vehicles and trains at level (grade) crossings can be devastating. Injury and economic considerations make prevention efforts of significant interest to society at all levels, and raise important safety concerns. Improving our understanding of the nature and pattern of crashes at level crossings can help inform a variety of types of safety mitigation strategies, including public education, crossing equipment and vehicle design efforts. To this end, a database search of Canadian level crossing crashes for the 11-year period between 2007 and 2017 was conducted to confirm a previously identified seasonal variation in the frequency of level crossing crashes. To determine whether the observed winter increase in crashes was due primarily to winter reductions in light levels/day length or to other seasonal weather factors, a subsequent comparison of Canadian data to American Federal Railroad Administration (FRA) crash data was carried out. A separate inferential log-linear model analysis, using season, time of day and crossing protection type, was also used to explore the increase. As expected, the average rate of crossing collisions in Canada increased during winter months compared to non-winter months. While the seasonal pattern was evident in those U.S. states that experience significant changes in weather patterns (i.e., northern states), it was almost completely absent in those states that do not (i.e., southern states). The log-linear model analysis confirmed these findings. The seasonal variation in North American level crossing crash rate is a result of winter weather conditions, rather than differences in light levels. Future research is planned that will elucidate the specific environmental and human factors contributing to the increase.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».