CELL PHONE USE AND TRAFFIC CRASH RESPONSIBILITY: A CULPABILITY ANALYSIS OF COLLISION-INVOLVED DRIVERS
Notice bibliographique
Résumé
Background Cell phone use while driving is illegal in many jurisdictions. Restrictions are supported by studies showing: (i) increasing cell phone use by motorists, (ii) an increased proportion of crashes where cell phones are implicated, and (iii) experimental studies demonstrating that cell phone use negatively affects overall driving performance. Few studies have evaluated the collision risk associated with cell phone use in real driving conditions. Objectives The current study aims to compare culpability in drivers who crashed with versus without cell phone use. Method Culpability studies approximate case-control studies and overcome difficulties with constructing control groups (ie, crash free drivers). The Canadian Culpability Scale (CCS) determines crash culpability from police reports in British Columbia. We use the CCS to determine culpability in 312 crashes (2005–2008) where police report cell phone use and in 936 propensity matched (driver and crash characteristics) crashes without cell phone use. Statistical analysis involved conditional logistic regression methods, with additional analyses to adjust for confounders. Results A comparison of crashes with versus without cell phones revealed a crude OR of 2.03 (95% CI 1.44 to 2.86). Subgroup analysis demonstrated a consistent association regardless of crash severity. Significance Crash culpability was found to be strongly associated with driver cell phone use, nearly doubling the odds of a culpable crash compared to drivers who did not use a cell phone. These findings lend support to existing policies directed at restricting the use of cell phones and other devices while driving.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».