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Enregistrement W2146462131 · doi:10.1080/15389588.2014.890721

Evaluation of Deterrent Impact of Ontario's Street Racing and Stunt Driving Law on Extreme Speeding Convictions

2014· article· en· W2146462131 sur OpenAlexaffabout
Aizhan Meirambayeva, Evelyn Vingilis, Guangyong Zou, Yoassry Elzohairy, A. Ian McLeod, Jinkun Xiao

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMinistry of Transportation of OntarioWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoregressive integrated moving averageDemographyDemographicsInjury preventionPoison controlDescriptive statisticsOccupational safety and healthLegislationHuman factors and ergonomicsInterrupted Time Series AnalysisEngineeringGeographyMedicineEnvironmental healthTime seriesLawStatisticsMathematicsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to conduct a process and outcome evaluation of the deterrent impact of Ontario's street racing and stunt driving legislation, introduced in September 2007, on extreme speeding convictions. It was hypothesized that because males are much more likely to engage in speeding, street racing, and stunt driving, the new law would have more impact in reducing extreme speeding in males compared to females. METHODS: Descriptive statistics and time series plots were used for the suspensions data. Interrupted time series analysis with autoregressive integrated moving average (ARIMA) modeling was applied to the monthly extreme speeding convictions in Ontario for the period of January 1, 2003, to December 31, 2011, to assess the impact of the new legislation, separately for male drivers (intervention group) and female drivers (comparison group). RESULTS: The results indicated that per licensed driver, 1.21 percent of 16- to 24-year-old male drivers and 0.37 percent of 25- to 64-year-old male drivers had their licenses suspended between September 2007 and December 2011. This is in contrast to female drivers: 0.21 percent of 16- to 24-year-old female drivers and 0.07 percent of 25- to 64-year-old female drivers had their licenses suspended during the same time period. A significant intervention effect of reduced extreme speeding convictions was found in the male driver group, though no corresponding effect was observed in the female driver group. The findings of this study are consistent with previous research on demographics of street racers and stunt drivers. CONCLUSIONS: These findings are congruent with deterrence theory that certain, swift, and severe sanctions can deter risky driving behavior and support the hypothesis that legal sanctions can have an impact on the extreme speeding convictions of the intervention group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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