Reckless driving promotion and prevention: priming effects
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine how reckless driving scenes in action movies affect young male drivers’ perception of reckless drivers and proposes a targeted social marketing strategy to counteract this effect. Design/methodology/approach The hypotheses were tested through a 2 (reckless driving scenes vs control) × 2 (road safety advertising vs control) online experiment with 151 young male drivers. Findings Reckless driving scenes in action movies prime a positive image of reckless drivers which impacts young male drivers’ attitudes and reckless driving intention. However, a road safety message specifically addressing the positive image of reckless drivers efficiently counteracts this effect. Research limitations/implications A few studies have experimentally tested the impact of reckless driving promotion on young drivers’ attitudes and intention, but none have analysed this impact in terms of the development of a positive image of reckless drivers. In addition, this study emphasises that a targeted message based on social norms can cancel the effect of reckless driving promotion and have a beneficial impact on the most risk-prone drivers. Practical implications Social marketers working in the field of road safety can improve the efficacy of their social marketing programmes by taking into consideration the positive image of reckless drivers promoted by the media. Social implications Practitioners should develop interventions and targeted messages that help young drivers cultivate a less idealised and masculine social image of reckless drivers. Originality/value This paper enhances the awareness of the effect that the media’s positive depiction of reckless drivers can have on the youth and proposes a strategy to counteract this effect.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».