MOTORISTS' PERCEPTIONS OF AND RESPONSES TO WEATHER HAZARDS. IN: WEATHER AND TRANSPORTATION IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
This study explores drivers' perceptions of and responses to weather hazards experienced in Southern Ontario, and compares these to objective estimates of risk. These findings are discussed in terms of their implication for driver education regarding weather-related hazards. Group interviews were first conducted with a small sample of Ontario drivers, focusing on hazard perceptions. A large sample public survey was then conducted which focused particularly on weather-related driving hazards. A parallel study was then carried out with driving instructors. Findings suggest that respondents understand the seriousness of weather-related hazards. Drivers' perceptions of the relative seriousness of weather-related hazards generally correspond well with the estimates of relative risk provided by empirical accidents. However, the majority of drivers make only minor adjustments to the perceived hazards, primarily by driving more slowly. The survey of driving instructors revealed that driving instructors have similarly accurate perceptions of the risk from weather hazards, but driver education programs provide little information or practical experience to new drivers about how to cope with different weather conditions. These results suggest that there is little need to educate the public about the inherent risk from bad weather conditions. However, driver education programs can do more to teach appropriate avoidance strategies in different weather and driving conditions, and to encourage drivers to make reasonable tradeoffs between mobility and safety.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».