How much can you drink before driving? The influence of riding with impaired adults and peers on the driving behaviors of urban and rural youth
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Following an ecological model to specify risks for impaired driving, we assessed the effects of youth attitudes about substance use and their experiences of riding in cars with adults and peers who drove after drinking alcohol or smoking cannabis on the youths' own driving after drinking or using cannabis. DESIGN AND METHODS: Participants were 2594 students in grades 10 and 12 (mean age = 16 years and 2 months; 50% girls) from public high schools in urban (994) and rural communities (1600) on Vancouver Island in British Columbia, Canada; 1192 of these were new drivers with restricted licenses. Self-report data were collected in anonymous questionnaires. Regression analyses were used to assess the independent and interacting effects of youth attitudes about substance use and their experiences of riding in cars with adults or peers who drove after drinking alcohol or smoking cannabis on youth driving. FINDINGS: Youth driving risk behaviors were associated independently with their own high-risk attitudes and experiences riding with peers who drink alcohol or use cannabis and drive. However, risks were highest for the youth who also report more frequent experiences of riding with adults who drink alcohol or use cannabis and drive. CONCLUSIONS: Prevention efforts should be expanded to include the adults and peers who are role models for new drivers and to increase youths' awareness of their own responsibilities for their personal safety as passengers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».