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Enregistrement W404827594 · doi:10.3141/2518-07

Test–Retest Reliability of the Susceptibility to Driver Distraction Questionnaire

2015· article· en· W404827594 sur OpenAlexaff
Susana Marulanda, Huei-Yen Winnie Chen, Birsen Donmez

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Highway Traffic Safety Administration
Mots-clésDistractionPsychologyIntraclass correlationTest (biology)Reliability (semiconductor)Clinical psychologyDescriptive statisticsPsychometricsDevelopmental psychologySocial psychologyStatisticsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Susceptibility to Driver Distraction Questionnaire (SDDQ) investigates voluntary and involuntary factors associated with driver distraction. The questionnaire consists of 39 items in six subscales: (a) self-reported distraction engagement, (b) attitudes toward distractions, (c) perceived control of driving while engaged in distractions, (d) injunctive social norms associated with distraction engagement, (e) descriptive social norms associated with distraction engagement, and (f) susceptibility to involuntary distractions. A sample of 43 adults, ages 25 to 39 years, was used to assess the test–retest reliability of the SDDQ. The mean time between test and retest conditions was approximately 20 days. For sub-scale averages, intraclass correlation (ICC) statistics were used to assess test–retest reliability; weighted kappa statistics were used to assess individual items. The ICC results suggest good to excellent test–retest reliability for subscales of self-reported distraction engagement, attitudes toward distractions, and descriptive social norms. Perceived control of driving while engaged in distractions had fair test–retest reliability, and the injunctive norms and susceptibility to involuntary distraction subscales had poor test–retest reliabilities. The latter two subscales may have to be redesigned; this paper provides relevant suggestions for revision in the discussion of the results. As an additional preliminary analysis, data from a sample of 10 additional participants were used to investigate the consistency of responses across longer periods of time. The mean time between test–retest conditions in this sample was approximately 8 months. In general, the findings were similar to those in the main sample. Overall, the SDDQ appears to have good test–retest reliability. A larger sample is recommended for further validation of these results, in particular across long test–retest periods.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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