Technology-Based Interventions, Assessments, and Solutions for Safe Driving Training for Adolescents: Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safe driving training for adolescents aims to prevent injury and promote their well-being. In that regard, information and communication technologies have been used to understand adolescent driving behavior and develop interventions. OBJECTIVE: The purpose of this review is to explore and discuss existing approaches to technology-based driving interventions, driving assessments, and solutions in the literature. METHODS: We searched the Web of Science and PubMed databases following a review protocol to collect relevant peer-reviewed journal articles. Inclusion criteria were (1) being published in the English language, (2) being published in a peer-reviewed journal, (3) testing the driving behavior of teens with technology-based intervention methods, and (4) being published between January 2000 and March 2018. We appraised the articles by reading their abstracts to select studies matching the inclusion criteria and reading the full text of articles for final refinement. RESULTS: Initial keyword searches on technology-based solutions resulted in 828 publications that we refined further by title screening (n=131) and abstract evaluation against inclusion criteria (n=29). Finally, we selected 16 articles that met the inclusion criteria and examined them regarding the use of technology-based interventions, assessments, and solutions. Use of built-in tracking devices and installation of black box devices were widely used methods for capturing driving events. Smartphones were increasingly adapted for data collection, and use of gamification for intervention design was an emerging concept. Visual and audio feedback also were used for intervention. CONCLUSIONS: Our findings suggest that social influence is effective in technology-based interventions; parental involvement for promoting safe driving behavior is highly effective. However, the use of smartphones and gamification needs more study regarding their implementation and sustainability. Further developments in technology for predicting teen behavior and programs for behavioral change are needed.
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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».