THE RELATIONSHIP BETWEEN OLDER DRIVERS’ RESILIENCE AND SELF-REPORTED DRIVING MEASURES OVER 5 YEARS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As people age into older adulthood, they are more likely to experience events that impact their driving, such as age-related cognitive and functional declines, serious illness, or disability. The ability to demonstrate resilience following such adversity may influence one’s decisions and feelings about driving. This study investigated whether resilience of older drivers changes over time, and if relationships between resilience, gender, and self-reported driving-related abilities, perceptions and practices remain stable or change. Participants were from the Candrive/Ozcandrive study, a prospective cohort study of older drivers from Canada, Australia and New Zealand. Analyses are presented from a subset of Ozcandrive participants (n=125) from Australia who completed a resilience scale at two time points approximately five years apart, as well as measures of driving comfort during the day and night, perceived driving abilities, and driving frequency. Participants were primarily male (67.2%) with a mean age of 81.6 years (SD=3.3, Range=76.0-90.0) at Time 1. Resilience increased significantly from Time 1 to Time 2 (Median=82.0/84.00, z=-2.9, p<.01). Although females had significantly higher resilience than males at both Time 1 (Median=84.0/81.0, U=2.3, p=.02) and Time 2 (Median=86.5/82.0, U=2.1, p=.03), there was a statistically significant increase in resilience of males over five years (p<.01) and no statistical change for females. Results show small but significant positive correlations, and increasingly stronger relationships over time between older drivers’ resilience and driving comfort as well as perceived driving abilities. Future research will use modelling to examine the association of various factors on the change in resilience and driving-related measures.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».