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Modelling severity of pedestrian-injury in pedestrian-vehicle crashes with latent class clustering and partial proportional odds model: A case study of North Carolina.
Li, Yang; Fan, Wei David.
Afiliação
  • Li Y; USDOT Center for Advanced Multimodal Mobility Solutions and Education (CAMMSE), Department of Civil and Environmental Engineering, University of North Carolina at Charlotte, EPIC Building, Room 3366, 9201 University City Boulevard, Charlotte, NC, 28223-0001, United States. Electronic address: yli107@uncc.edu.
  • Fan WD; USDOT Center for Advanced Multimodal Mobility Solutions and Education (CAMMSE), Department of Civil and Environmental Engineering, University of North Carolina at Charlotte, EPIC Building, Room 3261, 9201 University City Boulevard, Charlotte, NC, 28223-0001, United States. Electronic address: wfan7@uncc.edu.
Accid Anal Prev ; 131: 284-296, 2019 Oct.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31351231
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Ferimentos e Lesões / Acidentes de Trânsito / Pedestres / Ambiente Construído Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: Accid Anal Prev Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de publicação: Reino Unido
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Ferimentos e Lesões / Acidentes de Trânsito / Pedestres / Ambiente Construído Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: Accid Anal Prev Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de publicação: Reino Unido