As Ferramentas

A Metodologia foi desenvolvida pela iRAP em colaboração com a Fundação AIP e a Anditi. Ela foi concebida para aproveitar fontes de dados existentes, sejam elas de código aberto ou protegidas por meio de acordos de compra. Seu objetivo principal é otimizar a coleta de dados, garantindo acesso a informações relevantes e minimizando custos. O método usa atributos comumente disponíveis na análise de nível macro de pedestres e os utiliza para classificar escolas de maiores para menores riscos de segurança viária para pedestres.

Os atributos são então categorizados em quatro níveis analíticos diferentes, onde o método reduz a quantidade de dados coletados conforme o nível avança. Em cada nível, as escolas são classificadas, e apenas as de alto risco progredirão para o estágio de análise seguinte. A Metodologia está documentada no relatório Análise de Big Data: Metodologia para avaliação de escolas de alto risco.

Todos os pins de avaliação de pedestres relatados pelos alunos no YEA são diretamente integrados à plataforma SR4S para ajudar a identificar áreas com altas concentrações de aglomerados de pins e priorizar esses pontos para avaliação detalhada da infraestrutura por meio do SR4S. Funcionando como uma ferramenta versátil de coleta de dados e muito mais, o YEA serve como uma plataforma de orientação para compartilhar insights valiosos sobre as percepções dos jovens sobre o ambiente rodoviário.

O YEA está disponível para uso, e os dados estão abertos para visualização. Para usar o App em seus projetos ou para acessar os dados, entre em contato com a equipe do Projeto.

Mais informações estão disponíveis em Site da YEA.

A lista de escolas de alto risco rastreadas usando o método Big Data, combinada com dados relatados por usuários do YEA, passou por uma avaliação aprofundada da segurança da infraestrutura usando as ferramentas de avaliação SR4S para produzir recomendações de atualização. Os resultados de classificação por estrelas, onde cinco estrelas são as mais seguras e 1 estrela é a menos segura, são gerados em cada local. Escolas com uma classificação baixa de 1 ou 2 estrelas recebem prioridade do governo no plano de renovação. Mais informações sobre o SR4S estão disponíveis no site do programa. No coração do SR4S está um sistema meticuloso para coleta de dados usando o padrão global iRAP. Codificadores treinados seguem diretrizes padronizadas para coletar dados sobre vários atributos sistematicamente. Essa abordagem sistemática e com garantia de qualidade forma a base para calcular riscos de segurança rodoviária, garantindo uma avaliação completa e precisa.

Para saber mais sobre o acesso SR4S visite starratingforschools.org

Os Projetos

Logotipo	Descrição	Mais Informações
	AI&Me: Projeto de capacitação de jovens para estradas mais seguras, apoiado por Fondation Botnar e  Fundação FIA, defende o uso de tecnologias digitais para melhorar o bem-estar dos jovens em ambientes urbanos.	Clique aqui para acessar o relatório final do projeto Clique aqui para acessar as oportunidades de escalabilidade do projeto
	O projeto AI&Me: Alavancando a ferramenta de IA para impacto na segurança no trânsito, financiado pelo Google.org, utiliza a Inteligência Artificial (IA), a Classificação por Estrelas para Escolas da iRAP e a parceria da AiRAP para fornecer jornadas de 3 estrelas ou mais para a escola e abordar acidentes de trânsito que são a principal causa de morte entre crianças e jovens em todo o mundo.	Clique aqui para obter mais informações