Do stricter penalties deter drinking and driving? An empirical investigation of Canadian impaired driving laws
Notice bibliographique
Résumé
In this paper I attempt to assess empirically the effects of Canadian impaired driving legislation enacted between 1976 to 1992. On average, penalties for impaired driving have limited impact on impaired driver fatalities. Instead, trends in impaired driver deaths are significantly correlated with the enactment of mandatory seatbelt legislation across provinces. Specifically, the implementation of mandatory seatbelt laws for drivers is significantly associated with a 27 per cent drop in impaired driver fatality rates. These findings suggest that more lives might be saved by focusing on initiatives aimed at enhancing vehicle safety. JEL Classification: H7, I1 Est‐ce que des punitions plus sévères découragent la conduite en état d'ébriété? Une étude empirique des lois canadiennes sur l'ivresse au volant. Ce texte tente de mesurer empiriquement les effets des lois sur l'ivresse au volant mises en place au Canada entre 1976 et 1992. En général, les punitions pour ivresse au volant ont eu un impact limité sur le nombre de décès de conducteurs en état d'ébriété. D'autre part, les tendances dans le nombre de décès de conducteurs en état d'ébriété sont reliées à la mise en place de législations obligeant le port de la ceinture de sécurité par les provinces. On peut dire que la mise en place de lois sur le port obligatoire de la ceinture de sécurité est associée à une chute de 27 pour‐cent dans le nombre de décès de conducteurs en état d'ébriété. Ces résultats suggèrent que beaucoup plus vies pourraient être épargnées en mettant l'accent sur des mesures qui amélioreraient la sécurité des véhicules.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».