A Roadside Survey of Alcohol and Drug Use Among Drivers in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose was to determine the prevalence of alcohol and drug use among a random sample of nighttime drivers. METHODS: Drivers were randomly selected from the traffic stream in three cities in British Columbia and asked to provide a breath sample to determine alcohol content and a sample of oral fluid to be tested for the presence of psychoactive drugs. The survey was conducted between the hours of 9:00 p.m. and 03:00 a.m. on Wednesday through Saturday nights in June 2008. RESULTS: Of the 1533 vehicles selected, 89 percent of drivers provided a breath sample and 78 percent provided a sample of oral fluid. Key findings include: 10.4 percent of drivers tested positive for drug use. 8.1 percent of drivers had been drinking. 15.5 percent of drivers tested positive for alcohol, drugs, or both. Cannabis and cocaine were the drugs most frequently detected in drivers. Alcohol use among drivers was most common on weekends and during late-night hours; drug use was more evenly distributed across all survey nights and times. Alcohol use was most common among drivers aged 19 to 24 and 25 to 34; drug use was more evenly distributed across all age groups. Though driving after drinking has decreased substantially since previous surveys, the number of drivers with elevated alcohol levels (over 80 mg/dL) was higher than in the past. CONCLUSIONS: The finding that drug use is more common than alcohol use among drivers highlights the need for a unique and separate societal response to the use of drugs by drivers commensurate with the extent of safety risks posed to road users. The observed differences between driving after drug use and driving after drinking have implications for enforcement and prevention.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».