The reduction of novice drivers’ accidents requires improved perception and reduced acceptance of risk
Notice bibliographique
Résumé
We know that beginner drivers are overrepresented in national road accident statistics. Drivers under age 25 commonly account for about twice as many accidents as their proportion in the total driver population, while their accident involvement diminishes with every additional year of driving. We know, too, that about one-half of the overrepresentation of novice drivers in the accident statistics is due to inexperience, and the other half to characteristics associated with being young. Lack of experience implies a lower level of driving skills; we will argue here that this is largely due to (a) a salient deficiency in the ability of beginner drivers to recognize risk as more experienced drivers do, and (b) overconfidence in their ability to handle the challenges to their safety; and not to their limited vehicle-handling skills. We therefore, first describe a teaching technique to help accelerate the acquisition of risk-perception skills by novice drivers. Secondly, we argue that the age-related overrepresentation of young drivers in the accident statistics is due to a higher-than-average level of willingness to take risks. We discuss the major determinants of risk acceptance and present incentives for accident-free performance as the most effective method for bringing down the accepted level of risk while driving, and thus the frequency of accidents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».