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Enregistrement W3156714415 · doi:10.71781/19279

Conduite automobile risquée et cannabis : rôle de la fréquence de consommation et effet du soutien parental de l'autonomie

2019· dissertation· fr· W3156714415 sur OpenAlexaboutno aff
Jesseca Lajeunesse

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que la conduite d’un véhicule motorisé soit une activité des plus usuelles, les accidents routiers font partie des dix premières causes mondiales de décès. Au cours des dernières années, les programmes canadiens et québécois de prévention en sécurité routière ont montré une certaine efficacité, observable notamment par une baisse des décès sur la route. Ces progrès sont toutefois insuffisants, et de meilleures stratégies d’intervention et de prévention doivent être développées. Une meilleure connaissance des personnes susceptibles d’être impliquées dans des accidents routiers permettrait le développement de campagnes plus ciblées et pertinentes. Ainsi, il est déjà reconnu que le fait d’être un homme, le fait d’être âgé entre 15 et 29 ans, et la consommation d’alcool ou de substances psychoactives, augmentaient le risque d’être impliqué dans un accident routier. De ce fait, l’un des objectifs de cette thèse est de mieux comprendre le rôle de la fréquence de consommation de cannabis dans la conduite automobile risquée chez les jeunes conducteurs de sexe masculin. D’autre part, des études se sont déjà intéressées au rôle joué par les parents dans les comportements routiers de leurs jeunes. Aucune étude ne semble toutefois s’être attardée au rôle du soutien à l’autonomie prodigué par les parents dans la prise de risques au volant des jeunes. Le second objectif de cette thèse est donc d’investiguer l’impact du soutien parental de l’autonomie dans la conduite automobile des jeunes consommateurs de cannabis. Dans cette optique, l’Article 1 traite de l’association entre la fréquence de consommation de cannabis et la prise de risques au volant auto-rapportée auprès d’un échantillon de conducteurs masculins âgés entre 18 et 25 ans. De plus, il évalue le rôle du niveau de soutien parental de l’autonomie dans cette prise de risques auto-rapportée. Les résultats indiquent que la fréquence de consommation de cannabis est positivement associée à la prise de risques au volant, telle que mesurée par la variable de conduite sous l’influence du cannabis, et en est un prédicteur. Les résultats de cet article n’ont cependant pu démontrer que le soutien parental de l’autonomie était un prédicteur de la conduite automobile risquée auto-rapportée. L’Article 2 étudie la conduite automobile risquée à travers des données comportementales de conduite automobile risquée, observées dans un contexte de simulation de conduite. Les résultats de ce deuxième article révèlent que la fréquence de consommation de cannabis contribue à prédire la conduite automobile risquée observée. En outre, les résultats indiquent un effet significatif des niveaux de fréquence de consommation sur la prise de risques au volant. Finalement, les résultats révèlent une contribution du niveau de soutien parental à l’autonomie dans la prise de risques au volant observée en simulation. Enfin, la discussion porte sur les contributions théoriques de cette thèse aux connaissances scientifiques en sécurité routière, ainsi que ses implications pratiques pour la prévention et l’intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,385 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
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