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Enregistrement W2331128842 · doi:10.1017/s0714980816000040

Seasonal and Weather Effects on Older Drivers’ Trip Distances

2016· article· fr· W2331128842 sur OpenAlexaffabout
Glenys Smith, Michelle M. Porter, A Cull, Barbara Mazer, Anita M. Myers, Gary Naglie, Michel Bédard, Holly Tuokko, Brenda Vrkljan, Shawn Marshall, Mark Rapoport

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of VictoriaUniversity of TorontoHealth Sciences CentreOttawa HospitalUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversity of WaterlooLakehead UniversityResearch ManitobaUniversity of OttawaMcGill UniversityJewish Rehabilitation HospitalUniversity of ManitobaBaycrest HospitalSunnybrook Health Science CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le but de cette étude a été de déterminer si la saison ou la météo, mesurées objectivement, ont affecté les distances des trajets parcourus par les conducteurs âgés (≥ 70 ans, n = 279) à travers sept sites canadiens. Pendant l'hiver, pour tous les voyages effectués, la distance était de 7 pour cent plus court, lors du contrôle pour le site et si le voyage a eu lieu pendant la journée. En outre, pour les déplacements effectués dans les limites de la ville, la distance était de 1 pour cent plus courte en hiver et 5 pour cent plus en cas de pluie, par rapport à aucune précipitation, tout en contrôlant pour le temps (ou la saison, respectivement), le moment de la journée, et le site. La nuit, contrairement à toute attente, la distance des voyages était d'environ 30 pour cent plus, lors de la commande pour la saison et le site (et la météo). Pris ensemble, ces résultats suggèrent que les conducteurs canadiens âgés modifient leurs distances de déplacement basé sur la saison, les conditions météorologiques, et l'heure de la journée, mais pas toujours dans le sens attendu. = 279) at seven Canadian sites. During winter, for all trips taken, trip distance was 7 per cent shorter when controlling for site and whether the trip occurred during the day. In addition, for trips taken within city limits, trip distance was 1 per cent shorter during winter and 5 per cent longer during rain when compared to no precipitation when controlling for weather (or season respectively), time of day, and site. At night, trip distance was about 30 per cent longer when controlling for season and site (and weather), contrary to expectations. Together, these results suggest that older Canadian drivers alter their trip distances based on season, weather conditions, and time of day, although not always in the expected direction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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