Documents dont l'auteur est "Ijaz, Muhammad"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
2024
Zahid, M., Habib, M. F., Ijaz, M., Ameer, I., Ullah, I., Ahmed, T., & He, Z. (2024). Factors affecting injury severity in motorcycle crashes: Different age groups analysis using Catboost and SHAP techniques. Traffic Injury Prevention, 10 pages. Lien externe
2023
Wang, C., Ijaz, M., Chen, F., Song, D., Hou, M., Zhang, Y., Cheng, J., & Zahid, M. (2023). Differences in single-vehicle motorcycle crashes caused by distraction and overspeed behaviors: considering temporal shifts and unobserved heterogeneity in prediction. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 30(3), 375-391. Lien externe
Wang, C., Ijaz, M., Chen, F., Easa, S. M., Zhang, Y., Cheng, J., & Zahid, M. (2023). Temporal assessment of injury severities of two types of pedestrian-vehicle crashes using unobserved-heterogeneity models. Journal of Transportation Safety & Security, 50 pages. Lien externe
2022
Wang, C., Ijaz, M., Chen, F., Zhang, Y., Cheng, J., & Zahid, M. (2022). Evaluating gender differences in injury severities of non-helmet wearing motorcyclists: Accommodating temporal shifts and unobserved heterogeneity. Analytic Methods in Accident Research, 36, 100249 (24 pages). Lien externe
Jamal, A., Ijaz, M., Almosageah, M., Al-Ahmadi, H. M., Zahid, M., Ullah, I., & Al Mamlook, R. E. (2022). Implementing the Maximum Likelihood Method for Critical Gap Estimation under Heterogeneous Traffic Conditions. Sustainability, 14(23), 15888 (13 pages). Lien externe