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Enregistrement W1984955236 · doi:10.1080/15389580802045823

Aging Baby Boomers—A Blessing or Challenge for Driver Licensing Authorities

2008· review· en· W1984955236 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2008
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOBaby boomersBaby boomPopulationAging in the American workforceScopusGerontologyPoison controlMEDLINEBusinessMedicinePolitical scienceEnvironmental healthWorkforceDemographic economicsLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In less than 5 years, the first wave of baby boomers will begin turning 65, with the last wave of boomers entering their senior years in January 2029. Currently, boomers make up a significant percentage of the population in Canada, the United States, and other developed countries. The baby boom generation has had a profound impact on our society over the last six decades, and this large cohort will continue to exert its influence for several decades to come. Central to this article is the rapid growth in the number of persons 65 years of age and older, beginning in 2011, with a corresponding increase in the number of older drivers. The demographic shift has important implications for licensing authorities, the regulatory bodies charged with licensing and 'fitness to drive' decisions. OBJECTIVES: The objectives of this paper are to summarize the published scientific literature on licensing policies and procedures currently in use for older drivers, discuss their limitations, and provide recommendations for meeting the upcoming challenges of an aging baby boomer population of drivers. METHOD: Online searches were conducted using the following databases: PsycINFO, MEDLINE, Scopus, and TRIS. Google and Google Scholar also were searched for scientific articles. References identified from database and online searches were examined for relevant articles. RESULTS: A number of studies have investigated the utility of different licensing policies and procedures for identifying older drivers who may be at risk for impaired driving performance. Overall, results suggest that current policies and procedures are ineffective in identifying high-risk older drivers. The results also emphasize the need for a different approach for the identification of high risk older drivers by licensing agencies. Recommendations to assist with that goal are provided. CONCLUSIONS: The aging of the baby boomer population, combined with the projected high crash rates for this cohort of drivers as it moves through the senior years, underscores the need for cost-effective, accurate, and efficient methods for identifying and assessing the subgroup of older drivers whose driving has declined to an unsafe level. That subgroup consists of individuals with medical conditions (and treatments) affecting driving performance. The demographic shift has been a blessing for licensing authorities in that it has created awareness of the need for a reexamination of licensing policies and procedures designed to identify those older drivers who may no longer be safe to drive. If that awareness becomes translated into effective policies and procedures that appropriately target the medically at-risk/impaired older driver rather than the older driver per se, the result will be an increase in the safety and mobility of the older driving population and increased public safety overall. However, a continued focus on older drivers rather than medically at-risk drivers will result in a costly, ineffective, and overburdened system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle