Investigating drivers' awareness of Advanced Driver Assistance Systems: An approach to enhancing road safety
Notice bibliographique
Résumé
Background: Road traffic accidents remain a leading cause of injuries and fatalities worldwide, with human error as a major contributing factor. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) play a crucial role in reducing such accidents by supporting drivers in the decision-making process. However, drivers’ awareness, perception, and trust in ADAS are critical to ensuring their effective use.Objectives: The aim of this study was to assess the level of awareness, perception, and trust regarding ADAS among drivers in Tabriz, Iran, and to identify the demographic and vehicle-related factors influencing these variables.Methods: This study used a cross-sectional survey design with a quantitative approach. A self-administered questionnaire was distributed among 450 drivers. The data were analyzed using descriptive statistics, chi-square tests, Pearson correlations, and ordinal logistic regression models to determine significant relationships and predictive factors.Results: The results of the present study revealed that gender, age, driving experience, and vehicle type significantly influenced drivers’ awareness of ADAS. A strong positive correlation was found between ADAS awareness and the level of trust in the system (r = 0.62, p < 0.001). Ordinal logistic regression analysis showed that demographic factors significantly predicted ADAS awareness, explaining 37% of the variance (Pseudo R² = 0.37). Conclusion: Drivers’ awareness and perception of ADAS are influenced by several key demographic and vehicle-related factors. Promoting educational and advertising campaigns may enhance knowledge and trust in these technologies, ultimately improving road safety and reducing traffic accidents.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».