Drink driving among Indigenous people in far north Queensland and Northern New South Wales: a summary of the qualitative findings
Notice bibliographique
Résumé
In response to the threat that drink drivers pose to themselves and others, drink driving programs form an important part of a suite of countermeasures used in Australia and internationally. Unlike New Zealand/Aotearoa, United States and Canada that have programs catering for their First Peoples, all Australian programs are designed for the general driver population. The aim of this study was to identify the factors that contribute to Indigenous drink driving in order to inform appropriate recommendations related to developing a community-based program for Indigenous communities. Broader drivers licensing policy recommendations are also discussed. A sample of 73 Indigenous people from Queensland and in New South Wales with one or more drink driving convictions completed a semi-structured interview regarding their drink driving behaviour. Participants were asked to disclose information regarding their drink driving history, and alcohol and drug use. If participants self-reported no longer drink driving, they were probed about what factors had assisted them to avoid further offending. Key themes which emerged to maintain drink driving include motivations to drink and drive, and belief in the ability to manage the associated risks. Factors that appeared to support others from avoiding further offending include re-connecting with culture and family support. A range of recommendations regarding delivery and content of a program for regional and remote communities as well as other policy implications are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».