Worldwide Trends in Alcohol and Drug Impaired Driving
Notice bibliographique
Résumé
Improved laws, enhanced enforcement, and public awareness brought about by citizens' concern, during the 1980s led to dramatic declines in drinking and driving in the industrialized world. The declines included about 50% in Great Britain, 28% in The Netherlands, 28% in Canada, 32% in Australia, 39% in France, 37% in Germany, and 26% in the United States. Some of these declines may be due in part to lifestyle changes, demographic shifts, and economic conditions. In most countries the declines reversed in the early 1990s and drinking and driving began to increase. By the middle of that decade the increases stabilized and the rates of drinking and driving again began to decline. These decreases were much less dramatic than those in the 1980s. Approaching the end of the 1990s and early in the new century, the record has been mixed. Some countries (France and Germany (until 2002)) continued to reduce drinking and driving while in other countries (Canada, the Netherlands, Great Britain, and the United States), there was stagnation and in some cases small increases or even large increase as was the case in Sweden. Complacency and attention to other issues in recent years have been difficult to overcome in some countries. Harmonization of traffic safety laws in the European Union has strengthened laws in some countries but threatens existing strong policies in others. It may be that the major gains have already been made and that additional progress will require a much greater level of scientific knowledge, use of new and emerging technologies, and political and social commitment to put in place proven countermeasures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».