A profile of designated drivers and the people who use them: A survey of two provincial cities
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the findings of a survey that was conducted in two provincial Queensland cities as part of an evaluation of a trial designated driver program. It provides a profile of designated drivers and those who use them; using data from the baseline questionnaire. The sample consisted of 405 individuals surveyed in 16 drinking venues in both cities (approximately 90% response rate). The participants were asked about their knowledge and use of designated driver, drinking behaviour, reported drink driving behaviour and demographic characteristics. There were 205 males (50.6%) and 200 females (49.4%) in the sample. The majority were aged under 30 years of age (63.5%). Around 15% of participants had been a designated driver in the last three months, with 70% having used a designated driver in the last three months. Almost14% of participants indicated that they were a designated driver on the night of interview, with almost one quarter of participants using a designated driver on the night of interview. Those who indicated that they were a designated driver on the night of the survey tended to be older, less likely to have reported drink driving, and consumed less alcohol in an average week than those who were not acting as designated drivers. Similar differences were found between those who had been a designated driver at least once before and those who had never been a designated driver. The results of the study have important implications for the design of designated driver programs and associated publicity campaigns. Limitations and other implications of the results are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».