Infractions au Code de la sécurité routière, infractions au Code criminel et gestion optimale de la sécurité routière
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous étudions les relations statistiques entre les probabilités individuelles d’accidents et les diverses infractions au Code de la sécurité routière et certaines infractions au Code criminel entraînant des révocations-suspensions du permis de conduire. Nous construisons des tables de points d’inaptitude reflétant les variations marginales de probabilité d’accidents obtenues à partir de nos résultats statistiques et nous les comparons à la table des points d’inaptitude en vigueur au Québec en 1987. Nous montrons entre autres que les infractions pour vitesse excessive devraient être pénalisées moins lourdement, que les infractions reliées à la consommation d’alcool et au dépassement illégal d’autobus scolaires impliquent des probabilités d’accidents très élevées, et que les conducteurs ayant un dossier d’infractions vierge représentent des risques d’accidents beaucoup moins élevés. Nos résultats statistiques pourraient être utilisés de plusieurs façons afin d’améliorer la gestion de la sécurité routière. Nous en développons trois différentes dans cet article. Chacune peut être considérée comme un substitut ou un complément à la tarification différenciée de l’assurance automobile.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».