Media reporting of traffic legislation changes in British Columbia (2010)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2010, British Columbia (BC) introduced new traffic laws designed to deter impaired driving, speeding, and distracted driving. These laws generated significant media attention and were associated with reductions in fatal crashes and in ambulance calls and hospital admissions for road trauma. OBJECTIVE: To understand the extent and type of media coverage of the new traffic laws and to identify how the laws were framed by the media. METHODS: We reviewed a database of injury related news coverage (May 2010-December 2012) and extracted reports that mentioned distracted driving, impaired driving, or speeding. Articles were classified according to: (i) Type, (ii) Issue discussed, (iii) 'Reference to new laws', and (iv) 'Pro/anti traffic law'. Articles mentioning the new laws were reread and common themes in how the laws were framed were identified and discussed. RESULTS: Over the course of the study, 1848 articles mentioned distraction, impairment, or speeding and 597 reports mentioned the new laws: 65 against, 227 neutral, and 305 supportive. Reports against the new laws framed them as unfair or as causing economic damage to the entertainment industry. Reports in favor of the new laws framed them in terms of preventing impaired driving and related trauma or of bringing justice to drinking drivers. Growing evidence of the effectiveness of the new laws generated media support. CONCLUSIONS: BC's new traffic laws generated considerable media attention both pro and con. We believe that this media attention helped inform the public of the new laws and enhanced their deterrent effect.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».