The effect on collisions with injuries of a reduction in traffic citations issued by police officers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect on collisions with injuries of a 61% reduction in the number of traffic citations issued by police officers over a 21-month period. METHODS: Using descriptive analyses as well as ARIMA intervention time-series analyses, this study estimated the impact of this reduction in citations issued for traffic violations on the monthly number of collisions with injuries. RESULTS: Simple descriptive analysis reveals that the 61% reduction in the number of citations issued for traffic violations during the experimental period coincided with an increase in collisions with injuries. Results from the interrupted time-series analyses reveal that, on average, eight additional collisions with injuries occurred every month during which the number of tickets issued for traffic violations was lower than normal. As this pressure tactic was applied for 21 months, it is estimated that this situation was associated with approximately 184 additional collisions with injuries: equivalent to 239 traffic injuries (either deaths, minor or serious injuries). CONCLUSION: In the province of Quebec, police officers are an important component of road safety policy. Issuing citations prevents drivers from adopting reckless driving habits such as speeding, running red lights and failing to fasten their seat belt.
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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 ».