| Titre : | Impact de l’environnement autour des écoles sur le risque routier impliquant les enfants piétons: cas de la ville de Mascara : Mémoire pour l'obtention du diplome de Master en Génie Civil |
| Auteurs : | Aicha Mankour, Auteur ; Chahinez Tati, Auteur ; Ramdane Oulha, Responsable de l'équipe de recherche |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Mascara : Faculté des Sciences et de la Technologie, 2016 |
| Autre Editeur : | Université Mustapha Stambouli |
| Format : | 63p. / 30 cm. |
| Accompagnement : | cd. |
| Note générale : | bibliogr. |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | piétons, système d’information géographique, GWR, régression de Poisson géographiquement pondérée, environnement de proximité, enfant, écolier. |
| Résumé : | L’école primaire représente un vécu quotidien des enfants ; aussi son existence et son emplacement géographique ne revêtent-ils pas une grande importance ?devenant plus que jamais un objet d’étude intéressant en accidentologie. Jusqu’à une époque récente, l’environnement entourant les écoles primaires a été peu pris en considération quant aux études des facteurs de risque affectant ces usagers vulnérables. Le présent travail a donc pour fin d’étudier l’influence de différentes variables socio-économiques et environnementales sur le risque d’accidents impliquant les écoliers, à travers une modélisation tenant compte des environnements de proximité des écoles. En ce sens, notre méthode fait appel aux systèmes d’information géographique et à la formule dite de la régression de Poisson géographiquement pondérée (GWR). Au plan conceptuel, nous avons retenu quatre dimensions pour la modélisation du risque piéton rattaché à une école, à savoir: - la dimension du réseau routier, - la dimension de la morphologie urbaine, - la dimension de l’environnement socio-économique, - la dimension du milieu scolaire. Ces dernières comportent un certain nombre de facteurs de risque connus auxquelles s’ajoutent des variables spécifiques. Le recours à la modélisation(GWR) a permis de montrer comment ces facteurs de risque varient localement, et à travers le territoire étudié. Et la connaissance de ces variables ne peut qu’aider les décideurs à définir des stratégies de préventions plus efficaces à l’échelle locale. |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| STT000334 | GC 23 | Livre audio | Bibliothèque Sciences et Technologies | Génie mécanique | Libre accès Disponible |
| STT000335 | GC 23 | Livre audio | Bibliothèque Sciences et Technologies | Génie mécanique | Consultation sur place Exclu du prêt |
Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Accueil
