Interlocks for First Offenders: Effective?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vehicle interlocks have been shown to effectively reduce the recidivism of multiple driving-while-impaired (DWI) offenders; however, the evidence for their effectiveness with first offenders has been mixed. Two Canadian studies found that the installation of an interlock reduced first DWI recidivism, but U.S. studies in West Virginia and California failed to find a significant reduction in recidivism for first DWI offenders in interlock programs. The objective of this study was to determine the extent to which such devices were effective with first offenders in New Mexico. METHODS: This study compared 1,461 first offenders, who installed interlocks in New Mexico between January 1, 2003, and December 1, 2005, with 17,562 first offenders convicted during the same period who did not install the units. Cox multivariate proportional hazards regression (CMVPHR) was used to compare recidivism rates during three periods: while the interlock was on the vehicles of offenders who installed them, after those offenders removed the units until the end of the study period (approximately 2 years), and for the combined period (both while the interlock was installed and after it was removed). RESULTS: While the device was on the vehicles of the interlock group, their recidivism rate, 2.6% per year of exposure, was significantly less than the 7.1% per year rate of the comparison group (CMVPHR hazard ratio = 0.39, p < 0.0001). After the device was removed, the annualized recidivism rate of the interlock group increased to 4.9% per year of exposure, which was less than the 6.7% rate of the comparison group, but the hazard ratio was not statistically significant (CMVPHR hazard ratio = 0.82, p = 0.16). When the combined periods (interlock on and off) were considered, the interlock group had a recidivism rate of 3.9% per year, which again was significantly lower than the 6.8% rate for the comparison group (CMVPHR hazard ratio = 0.61, p < 0.0001). CONCLUSION: The study provides evidence that interlocks are as effective with first offenders (approximately 60% reduction in recidivism when on the vehicle) as they are for multiple offenders. In addition, the benefits of requiring an interlock for first offenders exceed the costs by a factor of three.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».