MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362458829 · doi:10.1017/s0714980823000065

Personality Is Associated with Driving Avoidance in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)

2023· article· en· W4362458829 sur OpenAlexafffundabout
Arne Stinchcombe, Shawna Hopper, Nicole G. Hammond, Bruce Weaver, Michel Bédard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensSt. Joseph's Care GroupSimon Fraser UniversityLakehead UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of CanadaAlzheimer's Society
Mots-clésExtraversion and introversionOpenness to experienceSituational ethicsPsychologyPersonalityLongitudinal studyCognitionBig Five personality traitsDevelopmental psychologySocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As individuals age and become aware of changes in their driving capabilities, they are more likely to self-regulate their driving by avoiding certain driving situations (i.e., night driving, rush hour traffic, etc.). In this paper, we sought to examine the correlates of situational driving avoidance with a particular emphasis on the roles of personality traits, gender, and cognition within a large sample of mid-life and older adults from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). Our findings show that women of older ages tend to report more driving avoidance and that personality traits, specifically extraversion, emotional stability, and openness to experience, may reduce driving avoidance. A negative association was also found between cognition and driving avoidance, such that individuals with higher cognition reported less driving avoidance.

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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,358

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 savante0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissementMême sujetOlder Adults Driving StudiesTravaux en français237 207