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Enregistrement W2301984296 · doi:10.4074/s0761898014004051

Étude naturalistique de la négociation des intersections et du respect des limites de vitesse chez les conducteurs âgés de 65 ans et plus

2014· article· fr· W2301984296 sur OpenAlexafffund
Mohamed-Amine Choukou, Catherine Bluteau, Mathieu Robitaille, Martin Simoneau, Martin Lavallière, Thierry Moskowicz, Denis Laurendeau, Normand Teasdale

Notice bibliographique

RevueRecherche Transports Sécurité · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs études suggèrent que le vieillissement normal pourrait affecter la conduite automobile, particulièrement lors de la négociation d’intersections. Le but de cette étude naturalistique était de documenter les comportements aux intersections marquées par un panneau d’arrêt obligatoire et de contrôle de la vitesse chez des personnes âgées de 65 ans et plus. Vingt participants qui provenaient d’une région urbaine et d’une région semi‐urbaine ont été sollicités pour une semaine d’expérimentation (5 hommes et 5 femmes de chaque région). L’activité de conduite était enregistrée à l’aide d’un GPS et des images du conducteur et de la route. L’analyse de l’ensemble des arrêts obligatoires (986) a montré que les freinages complets sont peu fréquents. Par exemple, la vitesse minimale observée pour plus de 60 % des arrêts obligatoires était supérieure à 4,99 km/h pour les hommes (38 % des arrêts pour les femmes). Les différences entre les régions au niveau des stratégies aux arrêts n’étaient pas significatives (p > 0,05). Un total de 1 561 excès de vitesse a été identifié. Un plus grand nombre de dépassements de vitesse a été observé dans des zones de limitation de vitesse à 50 km/h (907 événements) (p < 0,05). Parmi ces excès de vitesse, elles montrent des stratégies de conduite adoptées par le conducteur âgé en situations naturelles.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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