The Need for Drugged Driving<i>Per Se</i>Laws: A Commentary
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Triggered by the new federal commitment announced by the Office of National Drug Control Policy (ONCDP) to encourage states to enact drugged driving per se laws, this article reviews the reasons to establish such laws and the issues that may arise when trying to enforce them. METHODS: A review of the state of drunk driving per se laws and their implications for drugged driving is presented, with a review of impaired driving enforcement procedures and drug testing technology. RESULTS: Currently, enforcement of drugged driving laws is an adjunct to the enforcement of laws regarding alcohol impairment. Drivers are apprehended when showing signs of alcohol intoxication and only in the relatively few cases where the blood alcohol concentration of the arrested driver does not account for the observed behavior is the possibility of drug impairment pursued. In most states, the term impaired driving covers both alcohol and drug impairment; thus, driver conviction records may not distinguish between the two different sources of impairment. As a result, enforcement statistics do not reflect the prevalence of drugged driving. CONCLUSIONS: Based on the analysis presented, this article recommends a number of steps that can be taken to evaluate current drugged driving enforcement procedures and to move toward the enactment of drug per se laws.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle