Assessing a Country's Drink Driving Situation: An Overview of the Method Used in 6 Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
The International Center for Alcohol Policies (ICAP) has developed an international program to reduce drink driving as part of its strategy for Global Actions on Harmful Drinking. The program focuses on capacity building, training, and the implementation, monitoring, and evaluation of regional and local pilot projects in 6 participating low- and middle-income countries. The first step in developing an effective program that addresses specific problems in a region or country is to assess the current drink driving situation. In order to meet this key requirement, ICAP developed a situation assessment approach based largely on the recommendations of Chapter 2 of the good practice manual on drinking and driving produced by the Global Road Safety Partnership (GRSP) under the auspices of the United Nations (UN) Road Safety Collaboration. The aim of the assessment was to provide the foundation for preparing a prioritized and effective suite of projects using the good practice recommended by the GRSP/UN manual. Its output is intended to assist with determining program objectives, design, and evaluation so that the benefits from the investments in drink driving programs can be maximized and data led, focusing on the priorities identified by the assessment. The situation assessment approach was produced as a set of guidelines containing a detailed and structured list of questions. The questions are organized into 6 main groups or elements and they enable a comprehensive and systematic collection of existing information about the extent and nature of the drink driving problem, the strengths and weaknesses of the current prevention practices, and the capacity for improvements. Situation assessments using these guidelines have been completed in the 6 focus countries and the resulting information is now being used for capacity building and developing appropriate and relevant pilot projects, taking into consideration the country's culture with respect to transportation, enforcement, health care, and alcohol consumption.
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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 | 0,025 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».