The effects of distractions and driver’s age on the type of crash and the injury severity sustained by occupants involved in a crash (Master dissertation). Retrieved from University of Toronto theses database: http://hdl.handle.net/1807/32601
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the associations between crash outcomes, the existence and type of driver distraction as well as driver’s age. Only a limited number of studies have investigated driver distraction as it relates to crash outcomes. Moreover, these studies were limited to specific demographics (i.e., young drivers and police officers). This thesis addresses a gap in the literature by considering and comparing drivers of all ages. The crash outcomes considered in this thesis consist of the type of crash as well as the injury severity sustained by occupants (i.e., passengers and drivers) involved in the crash. An ordered logit model was built to predict the likelihood of severe injuries and a multinomial model was developed to predict the likelihood that a driver will be involved in one of three common crash types: singular, angular, and rear-end. The models were built on a national crash database: U.S. General Estimates System (2003 to 2008). In these models, various factors (e.g., weather, driver’s gender, and speeding) have been statistically controlled for, but the main focus was on the interaction of driver’s age and distraction type. The findings of this thesis have implications for policy making and prioritizing capabilities of distraction-related safety systems.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».