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Enregistrement W4402577762 · doi:10.1080/00085030.2024.2393185

Concentration units used to report blood- and breath-alcohol concentration for legal purposes are important to consider when blood-breath ratios of alcohol are calculated and compared between countries: re-evaluation of a German study with Alcotest 9510 DE evidential instrument

2024· article· en· W4402577762 sur OpenAlexvenueno aff
Alan Wayne Jones

Notice bibliographique

RevueCanadian Society of Forensic Science Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcoholBlood alcoholMedicineEmergency medicineChemistryPoison controlOrganic chemistryInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article re-evaluates the results of a controlled drinking study done in Germany to determine inter-subject variation in the blood-to-breath ratio (BBR) of alcohol. Statutory blood-alcohol concentration (BAC) limits for driving in Germany are 0.50 g/kg (administrative offence) and 1.1 g/kg (criminal offence). Mass/mass concentration units (g/kg) are 6 % lower than mass/volume (g/L) units, because the density of blood is 1.06 kg/L on average. The corresponding statutory breath-alcohol concentration (BrAC) limits for driving in Germany are 0.25 mg/L and 0.55 mg/L, respectively. BAC in road traffic cases is determined indirectly by the analysis of serum and dividing by 1.236, which underestimates the true BAC. Using Alcotest 9510 DE evidential breath analyzer, the mean ± SD, median and range of BBRs of alcohol were 2047 ± 150, 2053, and 1571-2394 and 61% were less than 2100:1. After re-calculating BAC assuming a serum/blood distribution ratio of ethanol of 1.14:1 and reporting results in mass/volume units, the corresponding BBRs were 2220 ± 162, 2226, and 1703-2595 and 21% were less than 2100. Care is needed when the results of German studies of the BBR of alcohol are compared and contrasted with studies done in other countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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