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Enregistrement W1996143496 · doi:10.1080/00207594.2010.526121

Canadian and Spanish youths’ risk perceptions of drinking and driving, and riding with a drunk driver

2010· article· en· W1996143496 sur OpenAlexaffabout
Mandeep K. Dhami, David R. Mandel, Rocío García‐Retamero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of TorontoDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrunk drivingDriving under the influencePsychologyDrunk driversPerceptionSuicide preventionInjury preventionHuman factors and ergonomicsPoison controlSocial psychologyApplied psychologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research compared Canadian and Spanish youths' perceptions of the potential benefits and drawbacks of driving under the influence of alcohol (DUI) and riding with a drunk driver (RDD). Eighty (41 female) Canadian and 87 (71 female) Spanish undergraduates completed a survey asking about their past and forecasted engagement in DUI and RDD, and their perceptions of the benefits and drawbacks of DUI and RDD. A sizeable proportion of both samples reported DUI and RDD in the past year. Past risk takers forecasted significantly greater chances of engaging in these behaviors in the following year compared to those who had not engaged in DUI and RDD. Both samples provided significantly more drawbacks than benefits of DUI and RDD. Whereas the benefits of both behaviors tended to refer to personal effects (e.g., save money, arrive faster) that occurred before, during, or after driving, the drawbacks referred to a range of outcomes (e.g., accident, kill/injure, penal sanction) that mostly occurred during driving. Although Canada and Spain differ in important respects (e.g., potential penalty for DUI), there were similarities in the two samples' perceptions of DUI and RDD. Young people are aware of the costs of these risky behaviors but nevertheless engage in them. These findings can inform theories of the co-occurrence of risky driving behaviors, and the development of prevention programs that focus on perceived outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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