Canadian and Spanish youths’ risk perceptions of drinking and driving, and riding with a drunk driver
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».