Injury risks in collisions involving buses in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigated the factors that contributed to injury in collisions that involved at least one bus in the province of Alberta. In this study, all kinds of buses (i.e. school bus, transit bus, intercity bus and other bus) crashes were considered. Four separate logistic regression models were calibrated: 1. single vehicle collisions on highways; 2. single vehicle collisions in non-highway locations; 3. two vehicles collisions on highways; and 4. two vehicles collisions on non-highway locations. The contributing factors to collision severity examined were: weather condition, characteristics of collision partner, collision partner's driver age, bus driver age, bus, age, grade and sag sections, lighting conditions and collision location. Our analysis showed that weather condition was a significant contributing factor in all four types of collisions. Interestingly, adverse weather condition resulted in fewer injuries. Our results also showed that types of collision, characteristics of collision partner, collision partner's driver age and weather condition had significant effect on severity level for collisions occurring on both highway and non-highway locations. Additionally, the driver age of bus and collision partner were found to be significant factors in collision severity. Other factors were shown to affect injury risk only in one particular situation. For instance, for highway related collisions, driver age of collision partner had significant effect on severity levels whereas the age of the bus driver didn't. In addition, for highway collisions, collision severity was higher for head-on crashes, bus-bus crashes, bus-truck crashes, bus-motorcycle crashes, older buses, on grade and in sags, during dark and sun glare whereas probability decreased with larger outside shoulder width. For non-highway locations, crashes occurring near tunnel/underpass/overpass/signalized intersection were shown to result in higher probability of injury. Our results also showed that pedestrian involved single-bus collisions on non-highway road had higher injury risk than involvement of any other objects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».