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Enregistrement W3044312029 · doi:10.1111/1745-9133.12513

Reducing speeding via inanimate police presence

2020· article· en· W3044312029 sur OpenAlexaffabout
Rylan Simpson, Mark A. McCutcheon, Darryl Lal

Notice bibliographique

RevueCriminology & Public Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensCoquitlam CollegeRoyal Canadian Mounted PoliceSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Government (linguistics)Transport engineeringComputer securityEngineeringComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Summary The present research uses data from a police‐directed field study to explore the effects of police presence on speeding in two large cities in British Columbia, Canada. As part of the study, an inanimate but realistic‐appearing police cut‐out (“Constable Scarecrow”) was strategically positioned along roadways while motorist speed was measured using a radar‐recording device. The analyses of the multisite evaluation reveal that the presence of the cut‐out can reduce speeding when deployed along arterial roadways. Policy Implications Traffic collisions are a leading cause of death and nonfatal injuries for people worldwide. A well‐documented contributor to traffic collisions is speed. Controlling speed has thus become a priority for government, police, and community groups across the world. The findings from the present research demonstrate that police can reduce speeding via their inanimate presence. This is the first known study to evaluate the effects of an inanimate but realistic‐appearing police cut‐out on motorist behavior: a sustainable, low‐cost, and easily implementable intervention for communities of all sizes in all places.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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