Deterring Driving under the Influence of Cannabis: Knowledge and Beliefs of Drivers in a Remedial Program
Notice bibliographique
Résumé
As provincial and territorial governments across Canada adjust to the federal legalization of cannabis for non-medical use, strategies to deter driving under the influence of cannabis (DUIC) are increasingly attracting attention. Development and evaluation of legal and other measures designed to deter DUIC would benefit from improved understanding of knowledge and beliefs that underpin individuals’ engagement in and avoidance of DUIC. In 2017, we conducted 20 interviews with clients of a remedial program for officially processed (i.e., convicted or suspended) impaired drivers. Eligible study participants reported having driven a motor vehicle within an hour of using cannabis in the past year. Using a thematic analytic approach, we observed vague awareness of the content of drug-impaired–driving laws; perceived low likelihood of getting caught by police for DUIC, with some beliefs that enforcement would increase after legalization; and a range of opinions on four key deterrent strategies (i.e., roadside spot-check programs, legal limits for tetrahydrocannabinol, zero tolerance for novice drivers, and remedial programs). Many participants raised concerns about the accuracy of roadside testing procedures and fairness to drivers. Our findings provide new support for elements of legislation and programming that might effectively deter DUIC.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».