The effects of drinking‐driving laws: a test of the differential deterrence hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Ontario introduced an Administrative Driver's Licence Suspension (ADLS) law in 1996, whereby a person with a blood alcohol level over the legal limit of 80 mg%, or who refused to provide a breath sample, would have his or her driver's licence suspended immediately for a period of 90 days. We test the differential deterrence hypothesis which would predict that social or lighter drinkers would be more affected by the Administrative Driver's License Suspension law than heavier drinkers. DESIGN: Data from the 1996 and 1997 cycles of the Ontario Drug Monitor, a general population survey of Ontario adults (monthly cross-sectional surveys), were employed (response rate 64-67%). Analyses were restricted to drivers who reported at least some drinking during the last year (n = 3827). The total number of drinks consumed during the past 12 months was analysed with analysis of variance. FINDINGS: We found that the mean alcohol consumption of those who reported drinking-driving increased significantly after the ADLS was introduced, whereas the alcohol consumption of those who did not drive after drinking remained the same. CONCLUSIONS: The limits of this study include a lack of comparison data from regions without ADLS, a reliance on self-report measures, possible age restrictions of the findings and the fact that only an inferential test of the differential deterrence hypothesis is permitted by the data. Despite these limitations, these findings are consistent with the prediction that lighter or more moderate drinkers will tend to stop driving after drinking completely, and thus drop out of the drinking-driving population when the ADLS law was introduced, leaving heavier drinkers in this population. It will be important to continue to examine the dynamics of differential deterrence over a longer interval.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».