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Enregistrement W2053741935 · doi:10.1002/pam.20161

Did Ontario's Zero Tolerance & Graduated Licensing Law reduce youth drunk driving?

2005· article· en· W2053741935 sur OpenAlexfundaboutno aff
Christopher S. Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy Analysis and Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineCentre for Addiction and Mental HealthRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésZero toleranceLicenseDrunk driversInjury preventionDemographic economicsDrunk drivingDriving under the influenceSuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsPsychologyDemographyPolitical scienceMedicineLawEconomicsEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract On April 1, 1994, Ontario, Canada, instituted a new graduated driver license (GDL) system that effectively set the legal blood alcohol content (BAC) threshold at zero for the first few years of a youth's driving eligibility. I use data from the 1983–2001 Ontario Student Drug Use Surveys (OSDUS) to examine whether the Zero Tolerance (ZT) policy reduced self‐reported drinking and alcohol‐involved driving among youth. I find that rates of drunk driving reported by 16‐ to 17‐year‐olds—who faced new, lower legal limits after adoption of the ZT policy—were about 5 percentage points lower after the law was implemented. Visual inspection of the data, however, shows that the estimated reduction is an artifact of a pre‐existing trend: Drunk driving rates in this age group were falling steadily throughout the 1980s and into the 1990s. Estimates that account for this pre‐existing trend or that consider shorter windows around the 1994 implementation date return effects on alcohol‐involved driving that are either small and statistically insignificant or large and implausibly signed (positive). These null findings are robust to using the associated change in outcomes for slightly younger (14–15) or slightly older (19–20) youths as controls in a difference‐in‐differences framework. I similarly find no robust effect on drinking participation. This suggests that Ontario's age‐targeted drunk driving law—despite being harsher than similar policies in the United States—was not responsible for reductions in Canadian youth road fatalities over the past two decades. © 2006 by the Association for Public Policy Analysis and Management

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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