Letter to the editor (600 words) commenting a manuscript by Gentry et al.Carta al editor (800 palabras) comentando un artículo anterior de Gentry et al

Martín Olalla, José María

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idUS. Depósito de Investigación Universidad de Sevilla

La versión original en inglés de este manuscrito está disponible en Time and Society (2023) 32 doi:10.1177/0961463X221148804Esta es la versión traducida al castellano por el autorRiesgos de accidentes de tráfico en localidades ultraoccidentales de una zonahoraria: no tan elevadosJosé Maŕıa Mart́ın-OlallaUniversidad de Sevilla,Facultad de F́ısica,Departamento de F́ısica de la Materia Condensada,ES41012 Sevilla,Spain*(Fecha: 3 de febrero del 2023)File: mainAps_es.texEncoding: utf8Words in text: 796Words in headers: 16Words outside text (captions, etc.): 223Number of headers: 2Number of floats/tables/figures: 3Number of math inlines: 40Number of math displayed: 0Gentry et al. (2022) analizaron recientemente la in-fluencia del gradiente este-este dentro de las zonas hora-rias de Estados Unidos de América en las v́ıctimas morta-les de accidentes de tráfico desde 2006 hasta 2017. Distin-guieron entre las localidades de control —aquellas en elinterior del huso horario correspondiente a la hora de in-vierno, por ejemplo Houston (Texas), llamadas solares—y las localidades objeto de prueba —aquellas fuera delhuso horario; están siempre al oeste del huso y por tantoson localidades ultraoccidentales, por ejemplo Amarillo(Texas); se denotarán por las siglas ETL. Sus resultadosse resumieron en el Cuadro 3, donde se mostraban la po-blación P , el número acumulado de v́ıctimas F y la tasade siniestralidad F/P para los grupos solar y ultraocci-dental. Gentry et al. (2022) reportaron resultados peores—más v́ıctimas– en las localidades ultraoccidentales delas zonas Este, Central y Montaña: respectivamente ob-tuvieron un 23.8%, 17.7%, 26.5% peor que el grupo solarcorrespondiente a su zona.Si nada más cambia, el gradiente este-oeste puede tenerinfluencia en aspectos sociales como las tasas de sinestria-lidad del tráfico. Sin embargo la influencia reportada porGentry et al. (2022) es asombrosamente grande. Ofrezcoaqúı una explicación alternativa a sus resultados.En su análisis los autores asumen impĺıcitamente queF escala con P a lo largo de las diferentes localidades.Sin embargo, cuando se trata de cantidades sociales decarácter heterogéneo —como F— se debeŕıa considerarleyes del tipo F ∝ Pαe donde αe es un exponente emṕıri-co de acoplo, que puede ser o no ser igual a la unidad.* olalla@us.es; https://orcid.org/0000-0002-3750-9113;https://ror.org/03yxnpp24;Muestro una analoǵıa basada en la mortalidad. Obtuvelos defunciones registradas en España desde el año 2000desagregadas por región NUTS31 (N = 52, provincias yciudades autónomas). Analicé el logaritmo de la morta-lidad acumulada frente al logaritmo de la número mediode habitantes en cada región. Obtuve αe = 0.92 con unintervalor de confianza del 95% (CI) de [0.86, 0.98]. Eneste caso αe ̸= 1 se relaciona con la miŕıada de aspectossociales que influyen en la mortalidad, de los cuales lasdiferencias en estructura de población es probablementeel más importante: con regiones rurales menos populosasy más envejecidas la distribución de datos se aplana y elexponente efectivo decrece.2En el caso del las v́ıctimas de accidentes analizadaspor Gentry et al. (2022) los autores enumeran una se-rire de factores que implican accidentes de tráfico en lasección Limitaciones. En otra palabras, además del gra-diente este-oeste, F debe depender de otras condicionesambientales como, entre otras: densidad de población,edad de la población, distancia recorrida, condiciones dela calzada, respuesta de los servicios de urgencia, condi-ciones meteorlógicas. Todos estos factores impide que elacoplo F ∝ P se cumpla.En la figura 1 muestro un gráfico en escala doblemen-te logaŕıtmica de las v́ıctimas frente a la población. Seve que los datos de localidades ultraoccidentales no sonpuntos extraños en esta gráfica.1 Nomenclature of Territorial Units for Statistics, https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/background2 La influencia de la estructura de edad y sexo puede eliminarseconsiderando cantidades como la tasa espećıfica de mortalidadpara un grupo de edad o la esperanza de vida al nacer.Typeset by REVTEX2103104105106106 107 108Vehiclefatalities2006−2017,FPopulation size, Pαe = 0.90αe = 0.94α = 1.00Figura 1 Gráfica en escala logaŕıtmica doble de la relación entre v́ıctimas de accidentes de tráfico y población en Gentry et al.(2022). Los śımbolos rellenos muestra las observaciones en localidades ultraoccidentales; los huecos, solares. Los ćırculos; lazona horaria del Este; los triángulos hacia arriba, la zona Central; los triángulos hacia abajo, la zona Montañas; y el cuadrado,la zona del Paćıfico. La ĺınea naranja muestra el ajuste de los datos solares y la ĺınea azulada, el ajuste para todos los datos,véase el Cuadro I. Para comparar muestro también el caso α = 1 como ĺınea quebrada.Llevé a cabo varios análisis del tipo F = a×Pαe dondea es una tasa efectiva de v́ıctimas. Los análisis involucra-ron: (1) el conjunto de siete datos experimentales; (2) elconjunto de cuatro grupos de localidades solares; (3) elconjunto de tres grupos de localidades ultraoccidentales.Los resultados se resumen en el cuadro I. En la figura 1muestro los resultados de los ajuste para el grupo de sietedatos —ĺınea naranja— y el de cuatro grupos de locali-dades solares —ĺınea azulada—. Encuentro los siguientesvalores estimados αe < 1, pero sus correspondientes in-tervalos de confianza de 95% incluyen αe = 1. Vuelta latortilla del revés, esto significa habitualmente que, pa-ra cada análisis, la hipótesis nula ((F/P no depende deP )) no se descarta al nivel de confianza estándar. Esto sedebe a la escasez de datos en cada análisis y a su granvariabilidad. Además, el intervalo de confianza del 95%de las tasas a es extraordinariamente amplio.Finalmente, el cuadro II reproduce los resultados quepresentaron Gentry et al. (2022) en su Cuadro 3. Incluyoen el cuadro II dos nuevas columnas de datos que preten-den simular el efecto de la relación de escala: F/Pαsolare yF/Pαe , donde αsolare es el exponente efectivo del análisissolar y αe es el exponente efectivo del análisis total, taly como se muestra en el cuadro ITambién calculé el porcentaje de empeoramiento de-ducido de la razón de las tasas en localidades ultraocci-dentales a las tasas en localidades solares. No sostengoque esta métrica sea una buena medida de la influenciadel gradiente este-oeste en las v́ıctimas de accidentes detráfico, solo que reproduce el argumento de Gentry et al.(2022), y ayuda a percibir la fuerte dependencia de αe eneste valor.Se necesitan más datos para precisar el valor de αeen los Estados Unidos de América. Quizás las tasas dev́ıctimas desagregadas por condados puede proporcionarinformación adicional sobre esta relación. Muy probable-mente, la influencia de localidades con tiempo excéntricono será un aumento de 20% en v́ıctimas mortales de ac-cidentes de tráfico como Gentry et al. (2022) sostienen.HISTORIALa red social ResearchGate sugirió a JMM-O unart́ıculo de Winnebeck (2022) el 5 de noviembre del 2022.De la lectura de este art́ıculo JMM-O supo del art́ıculocriticado aqúı(Gentry et al., 2022). El 9 de noviembreJMMO envió esta versión original a la revista Time andSociety, que lo aceptó para publicación el 14 de diciem-bre del 2022. El art́ıculo fue publicado en internet el 3 defebrero del año 2023.3Set N αe 95%CI a 95%CI p−valueAll observations 7 0.90 [0.78, 1.02] 8.43× 10−3 [1.09× 10−3, 6.49× 10−2] < 0.001Solar observations 4 0.94 [0.36, 1.51] 3.99× 10−3 [1.51× 10−7, 1.05× 102] 0.02ETL observations 3 0.93 [0.31, 1.56] 4.94× 10−3 [2.14× 10−7, 1.14× 102] 0.03Cuadro I Los resultados del ajuste F = a × Pαe para cada conjunto analizado. La figura 1 muestra los ajuste para el gruposolar y el grupo total. El exponente efectivo αe determina la pendiente en la escala log− log y la tasa efectiva a, el valor de laordenada en P = 1.Time Zone Class FatalitiesFPopulationPF/P 1×1000PctworseF/Pαsolare×1000PctworseF/Pαe×1000PctworseEastern Solar 132 722 110 133 372 1.205 3.833 7.992ETL 58 478 39 199 427 1.492 23.8 4.448 16.1 8.903 11.4Central Solar 124 890 78 783 002 1.585 4.938 10.159ETL 23 789 12 746 474 1.866 17.7 5.188 5.1 9.930 −2.3Mountain Solar 19 180 12 834 599 1.494 4.156 7.957ETL 2959 1 564 684 1.891 26.5 4.611 11.0 8.121 2.1Pacific Solar 55 381 52 317 788 1.059 3.214 6.506Total Solar 332 173 254 068 761 1.307 4.381 9.444ETL 85 226 53 510 585 1.593 21.8 4.842 10.5 9.812 3.9Total Total 417 399 307 579 346 1.357 4.602 9.995Cuadro II Los resultados principales expuestos en el cuadro 3 de Gentry et al. (2022) con el añadido de las columnas F/Pαsolarey F/Pαe . De izquierda a derecha pueden apreciarse los cambios en el porcentaje de empeoramiento de los datos en localidadesultraoccidentales a causa de αe. Los valores estimados de los exponentes fueron αsolare = 0.937 512 y αe = 0.897 831. Véase enel cuadro I sus intervalos de confianza del 95%.REFERENCIASGentry, Jeffery, Jayson Evaniuck, Thanchira Suriyamongkol,and Ivana Mali (2022), “Living in the wrong time zone:Elevated risk of traffic fatalities in eccentric time localities,”Time and Society 31, 457–479.Winnebeck, Eva C (2022), “Chronobiology: Is daylight savingtime a deer saving time?” Current Biology 32, PR1283–PR1286.

Time & Society

Riesgos de accidentes de tráfico en localidades ultraoccidentales de una zona horaria: no tan elevados

https://idus.us.es/bitstream/11441/142453/5/mainAps_es.pdf

Riesgos de accidentes de tráfico en localidades ultraoccidentales de una zona horaria: no tan elevados

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