Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  accident severity
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Across the United States, wildlife vehicle crashes (WVCs) are increasing and remain consistently deadly to drivers, despite a downward trend in fatal automobile accidents overall. That said, the factors related to severe WVCs are unclear. With this in mind, we pursued a statistical model to reveal factors associated with WVCs that result in severe injury or death to drivers. We hypothesize that there are statistically significant interactions and non-linear relation-ships between these factors and severity occurrence. We developed a generalized additive model (GAM) with linear terms, additive terms, and a binary response for severity. We surmise that our fitted model results will quantify the relationship between significant variables and severity occurrence, and ultimately help to develop countermeasures to mitigate serious injury. The model was fitted to WVC records occurring between 2002 and 2019 in the state of New Hampshire. Fitted linear terms revealed: 1) in inclement weather, there is about a 22% increase in the odds of severity for slick surface conditions compared to dry surface conditions; 2) for the warmer months (spring/summer), there is a 42% decrease in the odds of severity for straight roads compared to those with curvature/incline; 3) for highways, the odds of severity decreases by 48% for accidents occurring on NH’s two major intestates highways, and 4) for spring/summer (as compared to the fall/winter), there is more than a 3-fold increase in the odds of severity for two-way traffic. Fitted additive terms revealed: 1) the odds of severity increased in the early hours, between midnight and 6AM, and after 5PM; 2) speeds between 45 and 60 mph are associated with an increase in the odds of a severe accident, while both lower and higher speeds (those below 45 and above 60 mph) are associated with a decrease in the odds of a severe accident; and 3) low, mid-range, and high human population densities are associated with decreases, increases, and decreases in odds of severity, respectively. Cross validation and resulting ROC curves gave evidence that our model is well specified and an effective predictor. Results could be used to inform drivers of potentially dangerous roadways/conditions/times.
PL
Artykuł przedstawia sposób wykorzystania metod analizy danych statystycznych, rejestrowanych w ogólnokrajowych bazach, dotyczących wypadków przy pracy i osób pracujących. Wyniki takiej analizy mogą służyć do określania prawdopodobieństwa wystąpienia i ciężkości wypadku przy pracy w poszczególnych grupach pracowników, zdefiniowanych na podstawie cech tych pracowników i okoliczności wykonywanej przez nich pracy. Przeprowadzona analiza danych statystycznych pochodzących z dwóch różnych baz, w której posłużono się specjalnie opracowaną metodą integracji danych i identyfikacji reprezentatywnych grup pracowników (polegającą na stopniowym ograniczaniu reguły podziału i wykorzystaniu współczynnika zmienności bootstrap), pozwoliła na obliczenie wskaźnika prawdopodobieństwa wypadku przy pracy. Natomiast połączenie kilku jednowymiarowych i wielowymiarowych metod analizy danych umożliwiło zidentyfikowanie grup poszkodowanych w wypadkach przy pracy, które są wystarczająco liczne i silnie zróżnicowane pod względem ciężkości wypadków, co zapewnia wysoką trafność przewidywanej na ich podstawie ciężkości wypadków.
EN
The article presents a method of analysing statistical data registered in national databases concerning accidents at work and persons employed. The results of such analysis can be used to determine the probability and severity of accidents at work in particular groups of employees, defined on the basis of the characteristics of these employees and the circumstances of their work. The analysis of statistical data from two different databases, in which a specially developed method of data integration and identification of representative groups of employees was used (consisting in the gradual reduction of the division rule and the use of the bootstrap coefficient of variation), allows for the calculation of the probability index of occupational accidents. In addition, the combination of several one-dimensional and multidimensional analysis methods made it possible to identify groups of injured in accidents at work that are sufficiently numerous and strongly diversified in terms of the severity of accidents, which ensures high accuracy of the severity of accidents predicted on their basis.
3
Content available remote Wpływ prędkości zderzeniowej pojazdu na ciężkość wypadku
PL
Celem artykułu jest wykazanie, w jaki sposób zwiększenie prędkości uderzenia w taką samą przeszkodę przekłada się na stopień destrukcji pojazdu oraz ryzyko doznania obrażeń ciała przez kierującego. Analizie poddano wyniki prób zderzeniowych konkretnego modelu samochodu, przeprowadzonych przez niezależne organizacje w Stanach Zjednoczonych. Autor podkreśla także konieczność wykonywania niestandardowych testów zderzeniowych, które mogą przyczyniać się do podnoszenia poziomu bezpieczeństwa biernego pojazdów.
EN
The purpose of this paper is to demonstrate how increasing the velocity of impact when hitting the same obstacle affects the degree of destruction of the vehicle and the risk of injury to the driver. The results of crash tests of a particular car model, carried out by independent organizations in the United States, have been analyzed. The necessity of non-standard crash tests which may contribute to increasing the level of vehicles passive safety is emphasized.
EN
To understand the contributory factors to rear-end accident severity on mountainous expressways, a total of 1039 rear-end accidents, occurring on G5 Jingkun Expressway from Hechizhai to Qipanguan in Shaanxi, China over the period of 2012 to 2017, were collected, and a non-parametric Classification and Regression Tree (CART) model was used to explore the relationship between severity outcomes and driver factors, vehicle characteristics, roadway geometry and environmental conditions. Then the random forest model was introduced to examine the accuracy of variable selection and rank their importance. The results show that driver’s risky driving behaviours, vehicle type, radius of curve, angle of deflection, type of vertical curve, time, season, and weather are significantly associated with rear-end accident severity. Speeding and driving while drunk and fatigued are more prone to result in severe consequences for such accidents and driving while fatigued is found to have the highest fatality probability, especially during the night period (18:00-24:00). The involvement of heavy trucks increases the injury probability significantly, but decreases the fatality probability. In addition, adverse weather and sharp curve with radius less than 1000 m are the most risk combination of factors. These findings can help agencies more effectively establish stricter regulations, adopt technical measures and strengthen safety education to ensure driver's driving safety on mountainous expressways for today and tomorrow.
PL
W Polsce wskaźnik zagrożenia pieszych (zabici na drogach na mln mk) jest najwyższy w Unii Europejskiej. W latach 2007-2011 na drogach zginęło 7 944 pieszych, a 61 635 zostało rannych. Około 30% przypadków potrącenia pieszych miało miejsce na przejściach przez jezdnie. Na podstawie analizy policyjnej bazy danych o wypadkach można stwierdzić, że największy problem występuje na terenach zabudowanych. Grupą szczególnego ryzyka są osoby starsze (ponad 55 lat). Model logitowy ciężkości obrażeń wskazuje, że najważniejsze czynniki zwiększające zagrożenie pieszych na przejściach bez sygnalizacji to: brak oświetlenia w nocy, duża prędkość dopuszczalna, droga dwujezdniowa oraz lokalizacja przejścia poza skrzyżowaniem.
EN
Poland has the worst pedestrian fatality rate in the European Union. In the years 2007-2011, 7944 pedestrians were killed and 61635 injured on Polish roads. About 30% of accidents involving pedestrians took place on pedestrian crossings. Based on police accident database, the worst problem occurs in built-up areas. Especially at risk are older people (over 55 years). A logit model of injury severity indicates that the following factors increase fatality risk at unsignalised pedestrian crossings: lack of street lighting at night, high speed limit, dual carriageway road and mid-block crossing location.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.