Worldwide trends in alcohol and drug impaired driving
Notice bibliographique
Résumé
This chapter summarizes recent trends in a number of industrialized countries around the world and discusses the reasons for the changes that have occurred. It also reviews current programs designed to produce further reductions in impaired driving. In the decade of the 1980s, there were impressive declines in drinking and driving in much of the industrialized world. The declines included about 50 % in Great Britain, 28 % in Canada and The Netherlands, 32 % in Australia, 37 % in Germany and 26 % in the U.S. These declines did not continue in the early part of the 1990s. In some countries, there were actually increases. Toward the middle and latter part of the decade the increases stabilized and we again began to see some decreases. However, these decreases have been at a slower rate than the dramatic decreases in the 1980s. Toward the end of the 1990s and in the new century, the record has been mixed. Clear trends have emerged. Some countries (France and Germany) continued to reduce drinking and driving while in other countries (Australia, Canada, The Netherlands, Great Britain and the United States), there has been stagnation and in some cases small increases or even a large increase in the proportion of alcohol related fatalities, as was the case in Sweden. Trends on drug impaired driving are also beginning to emerge in some countries. These trends will also be discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».