Prevalence and Correlates of Street Racing Among Ontario High School Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined the prevalence and correlates of street racing among adolescents derived from the 2009 Ontario Student Drug Use and Health Survey (OSDUHS), an epidemiological survey of students in Ontario, Canada. METHODS: The key response variable, self-reported street racing in past year, was examined in relation to grade level, rural/urban, school marks, cannabis use, drinking and driving, cannabis use and driving, and property, physical, drugs, and weapons delinquencies. All survey estimates were weighted, and variance and statistical tests were corrected for the complex sampling design. RESULTS: Of the 3053 9th- to 12th-graders (66% response rate), 5.6 percent of high-schoolers (an estimated 42,000 in the province) and (20.4% of grade 11 and 12 students with an advanced-level or full license) reported driving a car, truck, or sport utility vehicle (SUV) in a street race in the 12 months before the survey. Logistic regression analysis of the advanced-level or fully licensed students in grades 11 and 12 found that males compared to females and students in grade 11 compared to students in grade 12 had significantly higher adjusted odds of street racing. Supportive of problem behavior theory, students who reported property and drug delinquencies compared to students not engaging in these delinquencies also had significantly higher adjusted odds of street racing. CONCLUSIONS: This first population-based study in North America suggested that the prevalence of street racing at 1 in 5 of advanced or fully licensed high-schoolers in grades 11 and 12 poses significant public health concerns, especially related to the potential for unintentional injury.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».