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Enregistrement W3164955278 · doi:10.1017/s0714980820000434

Psychological Resources and Driving Status: A Study of Current and Former Drivers 55 Years of Age and Older

2021· article· en· W3164955278 sur OpenAlexaff
Garrett J. Kafka, Arne Stinchcombe, Nadia Mullen, Bruce Weaver, Michel Bédard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensSt. Joseph's Care GroupNOSM UniversityBrock UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus of controlConfoundingLogistic regressionPsychologyGerontologyDepression (economics)DemographyMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychological resources can help individuals adjust to changes associated with aging. In this study, we examined the effect of demographic, health, and psychological resource variables in explaining driving status among adults 55 years and older. A convenience sample of 222 adults between the ages of 55 and 91 years (mean = 72.20 years) completed questionnaires that included measures of driving status, self-rated health, and psychological resources (e.g., life control, life purpose, and locus of control). Multiple logistic regression models that controlled for confounders were constructed with driver status (i.e., current driver or former driver) as the outcome. Former drivers were older, reported being in poorer health, and reported more depression symptoms. After controlling for age and health, current drivers reported higher levels of life control and life purpose and a more internal locus of control. Results highlight the importance of considering psychological resources when examining driving cessation.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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