Drug use among fatally injured drivers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the past several decades, information provided by coroners and medical examiners on the use of alcohol by drivers who die in motor vehicle crashes has been instrumental in monitoring the extent of the problem, evaluating the impact of programs and policies and generally furthering our understanding of the magnitude and characteristics of the alcohol-crash problem. The purpose of this study was to examine the results of toxicological tests performed on fatally injured drivers of motor vehicles in Canada to determine the extent and type of drug use as well as the characteristics of the people and the circumstances involved. Data on alcohol and drug use from coronersr and medical examinersr files on drivers of motor vehicles who died in crashes from 2000 through 2010 in Canada. Psychoactive substances were grouped according to the system used by the Drug Evaluation and Classification program. Among drivers who died within six hours of the crash, 96 per cent were tested for alcohol and 58.8 per cent were tested for drugs. Of those tested, 33.7 per cent were positive for a psychoactive drug; 38.5 per cent were positive for alcohol. Overall, 56.7 per cent of fatally injured drivers were positive for alcohol, drugs, or both. The most commonly detected substances were central nervous system depressants and cannabis. The present findings provide greater understanding of the involvement of drugs in serious crashes, revealing differences in the characteristics of drivers and crashes involving alcohol versus drugs that have implications for prevention and enforcement.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».