論文の概要: E-bike agents: Large Language Model-Driven E-Bike Accident Analysis and Severity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04654v2
• Date: Fri, 24 Oct 2025 19:40:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.618723
• Title: E-bike agents: Large Language Model-Driven E-Bike Accident Analysis and Severity Prediction
• Title（参考訳）: Eバイクエージェント:大規模言語モデル駆動型Eバイク事故解析と重症度予測
• Authors: Zhichao Yang, Jiashu He, Mohammad B. Al-Khasawneh, Darshan Pandit, Cirillo Cinzia,
• Abstract要約: Eバイクは都市移動の持続可能な形態として急速に人気を集めているが、その安全性は未解明のままである。 本稿では,電子自転車と自転車の事故事例を2つのデータソースを用いて分析する。 障害の原因と重症度を特定し定量化するための標準化された分類フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1542747118862302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: E-bikes have rapidly gained popularity as a sustainable form of urban mobility, yet their safety implications remain underexplored. This paper analyzes injury incidents involving e-bikes and traditional bicycles using two sources of data, the CPSRMS (Consumer Product Safety Risk Management System Information Security Review Report) and NEISS (National Electronic Injury Surveillance System) datasets. We propose a standardized classification framework to identify and quantify injury causes and severity. By integrating incident narratives with demographic attributes, we reveal key differences in mechanical failure modes, injury severity patterns, and affected user groups. While both modes share common causes, such as loss of control and pedal malfunctions, e-bikes present distinct risks, including battery-related fires and brake failures. These findings highlight the need for tailored safety interventions and infrastructure design to support the safe integration of micromobility devices into urban transportation networks.
• Abstract（参考訳）: Eバイクは都市移動の持続可能な形態として急速に人気を集めているが、その安全性は未解明のままである。 本稿では, CPSRMS (Consumer Product Safety Risk Management System Information Security Review Report) とNEISS (National Electronic Injury Surveillance System) の2つのデータソースを用いて, 自転車や自転車の損傷事故を解析する。 障害の原因と重症度を特定し定量化するための標準化された分類フレームワークを提案する。 インシデント物語を人口統計学的属性と統合することにより、機械的故障モード、損傷重症度パターン、影響を受けるユーザグループに重要な違いを明らかにする。 どちらのモードも、制御の喪失やペダルの故障といった一般的な原因を共有しているが、Eバイクは、バッテリー関連の火災やブレーキの故障など、明確なリスクを示す。 これらの知見は, 都市交通網へのマイクロモビリティ機器の安全な統合を支援するため, 安全対策とインフラ設計の必要性を浮き彫りにした。

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