Driving after drinking in Canada: findings from the Canadian Addiction Survey.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite substantial decreases in the magnitude of the alcohol-crash problem over the past 25 years, many Canadians continue to drive under the influence of alcohol, causing thousands of serious injuries and deaths every year. METHODS: Data from the 2004 Canadian Addiction Survey (CAS) were used to determine the prevalence of self-reported driving after drinking and the characteristics of those who engage in the behaviour. RESULTS: Overall, 11.6% of licensed drivers in Canada reported operating a vehicle within an hour of consuming two or more drinks containing alcohol. Less than 5% of licensed drivers accounted for 86% of the more than 20 million (estimated) past-year drinking and driving occurrences. Drinking Drivers reported more extensive and problematic use of alcohol, and were more likely to report illegal drug use relative to Non-drinking Drivers. CONCLUSION: Driving after drinking remains a common behaviour among Canadian drivers. Those who persist in driving after drinking can be distinguished from other drivers on the basis of their greater use of alcohol and drugs. Those who drive after drinking frequently consume even greater quantities of alcohol on more frequent occasions and are more likely to experience problems as a result of their drinking. These findings suggest that countermeasure efforts need to be continued on all levels and expanded to specifically target high-risk heavy drinkers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».