Long-Haul Truck Driver Training Does Not Meet Driver Needs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Training standards for long-haul truck drivers (LHTD) are rapidly evolving in Canada, yet the opinions of the drivers themselves have not been adequately considered. The purpose was to survey LHTD on their work training history and to examine LHTD perceptions of driver training and licensing protocols. METHODS: LHTD were recruited across two Western Canadian provinces from seven different truck stops. The sample completed 207 surveys and 67 semi-structured interviews. RESULTS: The average age of the participants was 52.5 ± 11.5 years (range 24-79); 96% were men. Approximately 33% of the LHTD had at least one crash. Those who did not receive formal driver training were significantly more likely to crash than those who had received training. Participants stated that current training standards are inadequate for the industry, particularly for new drivers. According to participants, entry-level curriculums should consist of both classroom and practical training, as well as on-road observation with a senior mentor. LHTD reported that many new drivers are not equipped to drive in various contexts and settings (e.g., mountains, slippery roads). CONCLUSIONS: LHTD are not confident in the current training guidelines for novice truck drivers. Revisions to the training curriculum and standardization across Canada should be considered. PRACTICAL APPLICATION: A federal mandatory entry-level training program is needed in Canada to ensure that all new LHTD ascertain the necessary skills to drive safely. Such a program requires government involvement and input from LHTD to facilitate appropriate licensure and consistent training for all drivers.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».