“Ambient Fail” exception messages during breath testing of suspected impaired drivers using the Intoxilyzer® 5000C: a 10-year retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
A retrospective analysis of the incidence of the “Ambient Failed” exception message (AFM) generated by the Intoxilyzer® 5000C was conducted during breath testing of suspected impaired drivers over a 10-year period. The incidence of an AFM occurred in only 2.5% (n = 531) of the 21,016 drivers that were tested. Breath tests containing two AFMs (n = 21; approx. 0.1%) were even less frequent. There was no main effect in the incidence of AFMs attributable either to year (p = 0.83), location of testing (p = 0.72), or to use of different instruments (p = 0.59). Additionally, there was no evidence of alcohol, or other interfering substances, in the ambient conditions that may have falsely elevated either the calibration checks or the subject breath test results. The occurrence of an AFM was associated with elevated blood alcohol concentrations (BACs) compared with BACs from test records that did not contain an AFM. The mean (± standard deviation) BAC from breath test records that contained at least one AFM and from those that did not was 208 mg/100 mL (± 68) and 150 mg/100 mL (± 54), respectively. Ambient conditions needed to generate an AFM during breath testing are transient in nature and the triggering of an AFM is more likely to occur in subjects with elevated BACs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».