Are Age-Based Licensing Restrictions a Meaningful Way to Enhance Rural Older Driver Safety? The Need for Exposure Considerations in Policy Development
Notice bibliographique
Résumé
The stated and revealed travel behavior of a sample of 60 rural drivers aged 54-92 years provided a basis to explore the potential effectiveness of two common driver's license restrictions aimed at older drivers: time of day and road class. The potential utility and impact of these restrictions have not been explored with revealed data for jurisdictions with a large population of rural older drivers where automobile dependence is high. Data were drawn from a multiday Global Positioning System-based travel diary survey of rural older drivers in New Brunswick, Canada. Revealed travel data showed that over 50 percent of the rural drivers in the sample did not drive after dark, and 40 percent drove less than 1 percent of their total surveyed kilometers on major highways, higher rates than from participant-stated responses. The proportion of participants taking night trips and traveling on major highways decreased with age. The majority of trips taken after dark by all participants had a rural destination. The average daily kilometers driven on major highways by men and women aged 75 years and older was nearly identical (1.79 km/day). These exposure considerations suggest that restricting night travel and major highway travel for the oldest rural drivers (75 years and older) may have limited utility given that the majority of participants did not drive in these situations, and for those who did, most of their trips were in rural areas where enforcement could be expected to be limited. A better approach may be to encourage increased self-regulation through training, age-friendly upgrades to transportation infrastructure to help rural older drivers stay driving safely as long as possible, and the development of appropriate rural alternatives to help a driver transition to nondriver.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».