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Record W1191819692 · doi:10.71781/570

Potentiel d’une approche populationnelle orientée vers la reconfiguration des environnements urbains pour améliorer la sécurité des piétons

2010· dissertation· fr· W1191819692 on OpenAlexaboutno aff
Patrick Morency

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesControl reconfigurationPolitical sciencePhysicsComputer scienceArtEmbedded system

Abstract

fetched live from OpenAlex

INTRODUCTION : En milieu urbain, l’amélioration de la sécurité des piétons pose un défi de santé publique. Pour chaque décès attribuable aux collisions routières, il y a des centaines de personnes blessées et, dans les pays riches, la diminution du nombre annuel de piétons décédés s’expliquerait en partie par la diminution de la marche. Les stratégies préventives prédominantes n’interviennent pas sur le volume de circulation automobile, un facteur pourtant fondamental. De plus, les interventions environnementales pour améliorer la sécurité des infrastructures routières se limitent habituellement aux sites comptant le plus grand nombre de décès ou de blessés. Cette thèse vise à décrire la contribution des volumes de circulation automobile, des pratiques locales de marche et de la géométrie des routes au nombre et à la répartition des piétons blessés en milieu urbain, et d’ainsi établir le potentiel d’une approche populationnelle orientée vers la reconfiguration des environnements urbains pour améliorer la sécurité des piétons. MÉTHODE : Le devis est de type descriptif et transversal. Les principales sources de données sont les registres des services ambulanciers d’Urgences-santé (blessés de la route), l’enquête Origine-Destination (volumes de circulation automobile), la Géobase du réseau routier montréalais (géométrie des routes) et le recensement canadien (pratiques locales de marche, position socioéconomique). Les analyses descriptives comprennent la localisation cartographique (coordonnées x,y) de l’ensemble des sites de collision. Des modèles de régression multi-niveaux nichent les intersections dans les secteurs de recensement et dans les arrondissements. RÉSULTATS : Les analyses descriptives démontrent une grande dispersion des sites de collision au sein des quartiers. Les analyses multivariées démontrent les effets significatifs, indépendants du volume de circulation automobile, de la présence d’artère(s) et d’une quatrième branche aux intersections, ainsi que du volume de marche dans le secteur, sur le nombre de piétons blessés aux intersections. L’analyse multi-niveaux démontre une grande variation spatiale de l’effet du volume de circulation automobile. Les facteurs environnementaux expliquent une part substantielle de la variation spatiale du nombre de blessés et du gradient socioéconomique observé. DISCUSSION : La grande dispersion des sites de collision confirme la pertinence d’une approche ne se limitant pas aux sites comptant le plus grand nombre de blessés. Les résultats suggèrent que des stratégies préventives basées sur des approches environnementales et populationnelle pourraient considérablement réduire le nombre de piétons blessés ainsi que les inégalités observées entre les quartiers.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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