Unlicensed Driving Worldwide – The Scope of the Problem and Countermeasures
Notice bibliographique
Résumé
The problem of unlicensed driving is a major road safety problem in countries around the world. A survey in the U.S. showed that 20 percent- one in every five- of all fatal crashes in the U.S. involve drivers who should never have been on the road in the first place due to the fact they were unlicensed. A study in Queensland, Australia showed that unlicensed drivers represented 7.9 % of drivers involved in fatal crashes. The study results suggest that unlicensed drivers are more likely to engage in higher risk behaviors than licensed drivers. A 2006 study, conducted for MADD Canada, found that suspended drivers in Saskatchewan continued to drive with no license and that these drivers were at higher risk to be in an automobile crash. In Ontario, one in fourteen fatal crashes involved an unlicensed driver. European countries have also found that unlicensed drivers pose a higher risk. For example, in the U.K., breath test results showed that 17 % of disqualified drivers who were breath tested after an accident were positive compared with the national average for all post-crash tests of 3%. A 2004 U.K. Department for Transport report found that there are around a million unlicensed drivers on U.K. roads. The report notes that while unlicensed drivers account for less than one percent of total hours driven, unlicensed drivers are up to nine times more likely to have an accident than licensed drivers. Data also indicates that the problem is increasing in France and Belgium. This paper will discuss the worldwide scope of the problem and potential solutions, including the impoundment of the vehicles of those who are driving illegally.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».