The Influence of the Age and Sex Distributions of Drivers on the Reduction of Impaired Crashes: Ontario, 1974-1999
Notice bibliographique
Résumé
Legislative changes and public media campaigns to prevent impaired driving are often cited as explanations for the reduction in the rate of impaired crashes over the past 25 years in most of the industrialized world. Other factors may have contributed to these reductions, such as changes in the age and sex distribution of the driver population. The primary purpose of this article is to assess the extent to which the reduction in impaired crashes in Ontario, Canada, may be attributable to the changing age and sex distribution of drivers. In Ontario, the rate of impaired crashes declined by 78.1% from 1974 to 1999. During this time period, the average age of drivers increased from 39.4 years in 1974 to 43.2 in 1999. Similarly, from 1974 to 1999 the percentage of all drivers that were women increased from 39.6% to 46.8%. Since statistics show the likelihood of impaired crashes is lower for both older drivers and women, the reduction of impaired crashes is partially due to these demographic changes. Using indirect standardization, the aging population accounted for an 8.6% decline in the rate of impaired crashes. The changing sex distribution of drivers accounted for a 9.4% decline in impaired crashes. Other global factors may also help to explain the reduction of impaired crashes, such as general road safety improvements and reductions in per adult consumption of alcohol.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».