Temporal and out-of-sample prediction analysis of motorcyclists injury severities
Notice bibliographique
Résumé
Motorcycle crashes represent one of the most severe threats to road safety, with disproportionately high rates of fatalities and injuries compared to other road users. This study investigates the factors influencing motorcyclists' injury severities in single-vehicle (SV) and multi-vehicle (MV) crashes, using the United Kingdom motorcycle crash data from 2016 to 2020. Motorcyclist injuries are categorized into minor, severe, and fatal. A random parameters multinomial logit model with a heterogeneity approach in means and variances is applied to model injury severities, addressing multiple layers of unobserved heterogeneities. To assess the temporal instability of significant factors, a series of likelihood ratio tests is conducted. The findings reveal transferability between SV and MV crashes, with significant temporal instability over the five years. The findings reveal substantial differences in determinants of SV and MV crashes: for example, motorcyclists aged 25-55 years involved in SV crashes had a 0.0292 higher probability of fatal injury, while elderly non-motorcycle drivers (over 65 years) significantly increased motorcyclists' likelihood of sustaining fatal injuries in MV crashes. The out-of-sample prediction simulation highlights substantial differences in injury severity probabilities across accident types (SV and MV) and over time. This research underscores the importance of considering SV and MV crash transferability and temporal instability to capture unobserved effects influencing motorcyclist injury severity. The statistically significant variances between SV and MV crash injury severity models offer insights for distinct policy interventions targeting SV and MV motorcycle rider safety.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».