Why don't northern American solutions to drinking and driving work in southern America?
Notice bibliographique
Résumé
While individual studies from several South American countries have shown driving while intoxicated to be a problem, there are no objective systematically collected alcohol-associated driving data obtained in most South American countries. This limits their ability to implement and enforce targeted prevention strategies, evaluate whether proven prevention efforts from North America (particularly the United States and Canada) can be transferred to the South, and to sustain momentum for the improvement of road safety by demonstrating that previously implemented legal and policy changes are effective. The aim of this paper is to discuss the abysmal differences that exist between northern and southern American countries regarding the current status of driving while intoxicated prevention strategies-their implementation, impacts and effects-using Brazil as a case example. We propose a three-pronged approach to close this northern-southern American gap in driving while intoxicated prevention and intervention: (a) systematic collection on road traffic crash/injury/death as well as risk factor data, (b) passage of laws without loopholes requiring compliance with blood alcohol concentration testing and (c) provision of appropriate training and equipment to the police in concomitance with vigilant enforcement. Resources and energies must be put towards data collection, implementation of prevention strategies and enforcement in order to decrease the unacceptably high rates of these preventable driving while intoxicated deaths.
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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 ».