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Enregistrement W2119891811 · doi:10.1080/15389580701682114

A New Look at NHTSA's Evaluation of the 1984 Charlottesville Sobriety Checkpoint Program: Implications for Current Checkpoint Issues

2008· article· en· W2119891811 sur OpenAlexfundno aff
Robert B. Voas

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandUniversity of Virginia
Mots-clésSobrietyTest (biology)Computer securityEngineeringForensic engineeringPsychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Currently, the implementation of sobriety checkpoint programs, which have been demonstrated to be effective in reducing alcohol-related crashes, is limited by the belief that they require large consignments of police officers and result in few arrests. However, one of the earliest evaluations of a checkpoint program in Charlottesville, Virginia, demonstrated that effective checkpoints could be mounted in which police officers made as many arrests as officers on regular patrols. That study was printed by the NHTSA but was not published in a peer-reviewed journal. Because of its significance to current issues in the staffing of and procedures for checkpoint operations, this article reanalyzes the results of that study and describes the procedures implemented in checkpoints. METHODS: A before-and-after control design was used to measure the change in nighttime crashes from three baseline years to the program year. Two analyses were conducted: the first on the percentage of all crashes occurring at night in the test city--Charlottesville--and the second on the percentage of all nighttime crashes in the state of Virginia that occurred in the test city. In addition, three waves of random-digit-dialing telephone surveys were conducted: one before and two during the checkpoint program in the test city, and the comparison city, Blacksburg. Finally, the number of impaired-driving arrests per officer hour at the checkpoints was compared with the number of arrests per hour by officers on regular patrol and the effect on arrests of the use of passive sensors was determined. RESULTS: The monthly percentage of nighttime crashes in Charlottesville was reduced by 17% (p = 000) in relation to the baseline level. The percentage of nighttime crashes in the state of Virginia that occurred in Charlottesville was reduced by 11% (p = .013) from baseline levels. Drivers arrested at checkpoints had lower BACs than those arrested by the regular patrols; however, the conviction rates were the same. The arrest per officer hour did not differ significantly between the two types of enforcement operations. Awareness of the checkpoint activity was high (72%) among nighttime at-risk drivers in the test city. Half reported seeing a checkpoint operation, and a quarter reported being interviewed. Use of a passive alcohol sensor by officers at the checkpoint increased arrests by almost a factor of three. CONCLUSIONS: The results of the evaluation suggest that small-scale sobriety checkpoints can be implemented as part of the regular enforcement program in moderate-sized jurisdictions and that they can be as efficient in producing arrests as standard enforcement patrols, particularly if passive alcohol sensors are used.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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