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Enregistrement W2145172387 · doi:10.1136/ip.6.2.90

Mothers Against Drunk Driving—MADD in the USA

2000· article· en· W2145172387 sur OpenAlexaboutno aff
Wendy J Hamilton

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsOutrageCriminologyTragedy (event)CorporationPoison controlPolitical scienceLawEngineeringPsychologyPoliticsMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many organizations have been born from tragedy, but few are as widely recognized, powerful, and enduring as Mothers Against Drunk Driving (MADD).Primarily grassroots and volunteer driven, MADD has over 600 state organizations, chapters, and community action teams in each of the 50 states as well as aYliates in Guam, Puerto Rico and Canada.MADD consists of over three million members and supporters nationwide.MADD is the United States leader in the fight against drunk driving.In 1980, the public's perception toward alcohol impaired driving began to shift.The spark that ignited this passion began after the tragic death of a 13 year old girl, Cari Lightner, after she was struck and killed by a repeat oVender drunk driver in California.A small group of mothers joined together to express their outrage at a system that did not appropriately sanction what was soon to be recognized as "the most frequently committed violent crime" in America.Since that time, with the help of MADD, over 2500 antidrunk driving, victim rights, and underage drinking prevention laws have been passed.MADD is also the largest crime victim assistance organization in the world.MADD has 26 national board of director members, including a youth director, who manage the business of the corporation, set the direction of the organization, and establish public policy positions based on research.These public policy positions help guide the organization's legislative agendas and determine the actions that will most eVectively address the drunk driving problem.In Dallas, Texas, Dean Wilkerson, National Executive Director, oversees a national oYce that develops public policy and education programs, victim assistance support and programs, public relations programs, and support for state and local aYliates.MADD is funded by individual contributions, corporate gifts, foundations, government grants, in-kind donations, licenses, promotions, and restricted funds.Our success in securing public dollars to support this vital work comes from the progress the country has seen in reducing death and injury.Although drunk driving deaths and injuries have declined, drunk driving crimes continue to occur at astounding rates.As with all not-for-profit organizations, MADD faces the challenge of maintaining public support, and changing

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations31
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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