PERCEPTION OF RISK AND BEHAVIORS ASSOCIATED WITH DRIVING UNDER THE EFFECTS OF ALCOHOL AND MARIJUANA ON UNIVERSITY STUDENTS OF VENEZUELA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: to evaluate the relationship between risk perception and the behaviors associated with driving under the influence of drugs. Method: quantitative cross-sectional study. The sample is composed by university students (n=383, average age 21.2 years). To evaluate the behaviors, items from Ontario Student Drug Use and Health were adapted, and two other instruments were used to measure alcohol and marijuana consumption. Results: it indicates a low risk perception when driving under the influence of drugs. There are no differences between the risk perception of being stopped by the police or being penalized for driving under effects of alcohol and/or marijuana among the students whose report the behavior called driving-under-influence and those without such behavior. However, there were differences between the perception of the risk of involvement in a vehicle accident and the behaviors called driving-under-influence, showing that those who report driving under the influence of alcohol and/or marijuana perceive a lower risk of accidents due to the effects of alcohol X2 (1, N=292)=7,999, p=.005 and of both substances X2 (1, N=35)=6.386, p=.012. Likewise, a lower perception of the risk of accidents was found among the subjects who board a vehicle driven by someone who uses marijuana X2 (1, N=67)=15,087, p=.000 and those who do not report being a passenger of a driver under influence; as well as when under the simultaneous effect of alcohol and marijuana X2 (1, N=366)=8,849, p=.003. Conclusion: it is concluded that the development of preventive programs in the university environment, as well as public policies that include the component of education and compliance with legal regulations, is important.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».