The challenges of implementing interlock best practices in a federal state: the Canadian experience
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol interlocks have been recognised as an effective and important component of the strategy to deal with impaired drivers.1 ,2 An interlock is a small breath-testing device connected to the engine to prevent a vehicle from being driven if the driver's blood-alcohol concentration (BAC) is above a low preset level (usually 0.02%). Interlocks contain sophisticated anticircumvention features and computerised data logs that record the results of all breath tests and attempts to tamper with the device. Over the past few decades, various jurisdictions have introduced interlock programmes as an impaired driving countermeasure. Accordingly, interlocks have been the subject of extensive consultation and collaboration among researchers and policy-makers worldwide.3 This has resulted in a catalogue of ‘best practices’ that is generally supported by researchers and readily accessible to governments and licensing authorities.4 Nevertheless, there remains a relatively disparate set of interlock programmes in force around the world. The variety of programmes is particularly obvious in federal nations, like Canada, where each province and territoryi has authority over driver and motor vehicle licensing. ### Canada's division of legislative authority Canada is somewhat unique among federal nations in that criminal law is governed by a federal Criminal Code .5 Thus, it is the federal government that has established the criminal impaired driving offences and their respective penalties. For example, the offences of impaired driving, driving with a BAC above 0.08% and refusing to participate in a required impairment test each carry a minimum sentence of a $1000 fine and a 1-year driving prohibition for a first offence. In addition to and alongside these federal criminal sanctions, each province can impose administrative licensing and other countermeasures, including suspensions and mandatory remedial programmes.6 , …
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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 | 0,001 | 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 ».