Characterizing commercial vehicle safety in rural
Notice bibliographique
Résumé
This investigation focused on characterizing commercial vehicle safety in rural Montana on the basis of driver, vehicle, cargo, carrier, operating environment and crash characteristics using advanced statistical modeling methods. Montana, like other rural states experiences unique challenges in regards to commercial vehicle safety. Crashes typically involve a single vehicle, occur at higher speeds, are more severe and take longer to be detected. In order to address these challenges, researchers utilized statistical modeling to characterize commercial vehicle safety levels on the basis of the various characteristics. Model interpretation was intended to assist public agencies in focusing scarce regulatory and enforcement resources on commercial vehicles highest at-risk for safety-related problems. The agencies would then be able to perform their duties more effectively and efficiently by addressing safety problems in a preventative rather than reactionary manner. An ordered probit model was used to model the 6524 crashes that took place over a seven-year period. The results of this investigation were directly interpretable in regards to magnitude and direction. Independent variables that were found to have a significant influence on the severity of a crash included driver characteristics (age, condition-normal, condition-asleep, driver state residence), vehicle characteristics (vehicle configuration-single unit 2-axle), cargo characteristics (household goods), carrier characteristics (carrier physical address-Canadian Territories, number of trip leased and intrastate drivers, latest review-compliance review), operating environment characteristics (crash years
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».