Notice bibliographique
Résumé
Over the past several decades, the impairing effects of alcohol on driving have become common knowledge. More recently, the use of illicit drugs such as cocaine, cannabis and methamphetamine have become the focus of increasing concern for its impact on road safety. However, it is less well understood that some psychoactive prescription drugs can also affect driving. Psychoactive prescription drugs, such as opioids, sedative-hypnotics and stimulants, are associated with serious harms including injury and death. In an effort to address these and other harms, the Canadian Centre on Substance Abuse (CCSA), together with over 40 partners, released First Do No Harm: Responding to Canada’s Prescription Drug Crisis, a 10-year pan-Canadian strategy that outlines 58 recommendations for collective action in a number of key areas, including prevention, education, treatment, monitoring and surveillance, enforcement, and legislation and regulation. The current review explores the extent to which psychoactive prescription drugs can adversely affect the cognitive and motor functions essential for the safe operation of a motor vehicle and thereby increase the risk of crash involvement. More specifically, the objectives of this report are: • To review and summarize the scientific literature on the impairing effects of psychoactive prescription drugs on the skills and abilities required to operate a vehicle safely; • To examine the epidemiological evidence on the extent to which psychoactive prescription drugs are used by drivers and increase the risks of crash involvement; and • To identify approaches for enhancing the safety of drivers who use psychoactive prescription drugs in Canada. The evidence reviewed in this report will help to inform policies and practices aimed at reducing injuries associated with driving impairment involving psychoactive prescription drugs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».