Los accidentes y el incumplimiento de las leyes de tránsito
Bibliographic record
Abstract
En las décadas pasadas los automotores eran simples carruajes, pero en la actualidad con un motor se realizan trabajos como mover las cosas de un lugar u otro. Debido a este moderno invento, los vehículos son capaces de desarrollar velocidades cada vez más altas, resultando indispensable comenzar a pensar en la idea de desarrollar elementos de seguridad, para evitar acontecimientos de tránsito con consecuencia nefastas, actualmente han sido deficientes para la prevención de accidentes de tránsito, puesto que no existe seguridad y capacitación vial para las personas que son usuarias de estos medios de transportes. La Ley de Tránsito tiene por objeto organizar, planificar, fomentar y regular la circulación por las vías terrestres, de los vehículos y de las personas que intervienen en el sistema de tránsito. Cabe señalar que la ley establece las normas y principios generales; el reglamento se refiere a la aplicación de las leyes en las diferentes condiciones; aquí manda las normas a cumplir para todo ciudadano en relación con el tránsito ya sea que esté actuando como conductor, pasajero o peatón. Los accidentes de tránsito, se producen a consecuencia de una acción riesgosa, irresponsable o negligente de un conductor, esto se da en la vías o lugares destinados al uso público o privado, ocasionando personas muertas, individuos con lesiones diversas gravedad o naturaleza, al igual trae daños materiales en vehículos, carreteras o infraestructura.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".