Distracted Driving and Risk of Road Crashes among Novice and Experienced Drivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Distracted driving attributable to the performance of secondary tasks is a major cause of motor vehicle crashes both among teenagers who are novice drivers and among adults who are experienced drivers. METHODS: We conducted two studies on the relationship between the performance of secondary tasks, including cell-phone use, and the risk of crashes and near-crashes. To facilitate objective assessment, accelerometers, cameras, global positioning systems, and other sensors were installed in the vehicles of 42 newly licensed drivers (16.3 to 17.0 years of age) and 109 adults with more driving experience. RESULTS: During the study periods, 167 crashes and near-crashes among novice drivers and 518 crashes and near-crashes among experienced drivers were identified. The risk of a crash or near-crash among novice drivers increased significantly if they were dialing a cell phone (odds ratio, 8.32; 95% confidence interval [CI], 2.83 to 24.42), reaching for a cell phone (odds ratio, 7.05; 95% CI, 2.64 to 18.83), sending or receiving text messages (odds ratio, 3.87; 95% CI, 1.62 to 9.25), reaching for an object other than a cell phone (odds ratio, 8.00; 95% CI, 3.67 to 17.50), looking at a roadside object (odds ratio, 3.90; 95% CI, 1.72 to 8.81), or eating (odds ratio, 2.99; 95% CI, 1.30 to 6.91). Among experienced drivers, dialing a cell phone was associated with a significantly increased risk of a crash or near-crash (odds ratio, 2.49; 95% CI, 1.38 to 4.54); the risk associated with texting or accessing the Internet was not assessed in this population. The prevalence of high-risk attention to secondary tasks increased over time among novice drivers but not among experienced drivers. CONCLUSIONS: The risk of a crash or near-crash among novice drivers increased with the performance of many secondary tasks, including texting and dialing cell phones. (Funded by the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development and the National Highway Traffic Safety Administration.).
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».