Risky Driving or Risky Drivers?
Notice bibliographique
Résumé
Illegal street racing has received increased attention in recent years from road safety professionals and the media as jurisdictions in Australia, Canada, and the United States have implemented laws to address the problem, which primarily involves young male drivers. Although some evidence suggests that the prevalence of illegal street racing is increasing, obtaining accurate estimates of the crash risk of this behavior is difficult because of limitations in official data sources. Although crash risk can be explored by examining the proportion of incidents of street racing that result in crashes, or the proportion of all crashes that involve street racing, this paper reports on the findings of a study that explored the riskiness of involved drivers. The driving histories of 183 male drivers with an illegal street racing conviction in Queensland, Australia, were compared with a random sample of 183 male Queensland drivers with the same age distribution. The offender group was found to have significantly more traffic infringements, license sanctions, and crashes than the comparison group. Drivers in the offender group were more likely than the comparison group to have committed infringements related to street racing, such as speeding, “hooning,” and offenses related to vehicle defects or illegal modifications. Insufficient statistical capacity prevented full exploration of group differences in the type and nature of earlier crashes. It was concluded, however, that street racing offenders generally can be considered risky drivers who warrant attention and whose risky behavior cannot be explained by their youth alone.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».