Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the findings of a survey of 309 unlicensed driving offenders interviewed at the Brisbane Magistrates Court. A wide range of offenders participated in the study, including: disqualified and cancelled drivers; expired licence holders; drivers without a current or appropriate licence; and those who had never been licensed. The results suggest that unlicensed drivers should not be viewed as a homogenous group. Significant differences exist between offender types in terms of their socio-demographic characteristics; driving history; whether they were aware of being unlicensed; and their behaviour while unlicensed. Among some offenders, unlicensed driving appears to be indicative of a more general pattern of non-conformity; almost two-thirds of the disqualified and never licensed drivers had prior criminal convictions. While many offenders limited their driving while unlicensed, others continued to drive frequently. Moreover, almost one-third of the sample continued to drive unlicensed after being detected by the police. While there was some evidence that offenders attempted to drive more cautiously while unlicensed, this was not consistent with other aspects of their behaviour. For example, almost one-quarter of the offenders admitted driving at some time when they thought they were over the legal alcohol limit. The results highlight the need to enhance current policies and practices to counter unlicensed driving. In particular, there is a need to examine current enforcement practices since over one third of the participants reported being pulled over by the Police while driving unlicensed and not having their licence checked.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».