The law isn't everything: The impact of legal and non-legal sanctions on motorists' drink driving behaviors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The effectiveness of drink driving countermeasures (such as sanctions) to deter motorists from driving over the legal limit is extremely important when considering the impact the offending behavior has on the community. However, questions remain regarding the extent that both legal and non-legal factors influence drink driving behaviors. This is of particular concern given that both factors are widely used as either sanctioning outcomes or in media campaigns designed to deter drivers (e.g., highlighting the physical risk of crashing). METHOD: This paper reports on an examination of 1,253 Queensland motorists' perceptions of legal and non-legal drink driving sanctions and the corresponding deterrent impact of such perceptions on self-reported offending behavior. Participants volunteered to complete either an online or paper version of the questionnaire. RESULTS: Encouragingly, quantitative analysis of the data revealed that participants' perceptions of both legal sanctions (e.g., certainty, severity and swiftness) as well as non-legal sanctions (e.g., fear of social, internal or physical harm) were relatively high, with perceptual certainty being the highest. Despite this, a key theme to emerge from the study was that approximately 25% of the sample admitted to drink driving at some point in time. Multivariate analyses revealed six significant predictors of drink driving, being: males, younger drivers, lower perceptions of the severity of sanctions, and less concern about the social, internal, and physical harms associated with the offense. However, a closer examination of the data revealed that the combined deterrence model was not very accurate at predicting drink driving behaviors (e.g., 21% of variance). PRACTICAL APPLICATIONS: A range of non-legal deterrent factors have the potential to reduce the prevalence of drink driving although further research is required to determine how much exposure is required to produce a strong effect.
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 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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».