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Enregistrement W4409344256 · doi:10.1080/15389588.2025.2478153

Risky driving behaviors at school drop-off across Canadian municipalities: Findings from the Child Active Transportation Safety and the Environment (CHASE) study

2025· article· en· W4409344256 sur OpenAlexafffundabout
Tona M. Pitt, Alison Macpherson, Liraz Fridman, Brent Hagel, Meghan Winters, Marie‐Soleil Cloutier, Tate HubkaRao, Pamela Fuselli, Andrew Howard, Linda Rothman

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalToronto Metropolitan UniversitySickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenYork UniversityParachuteInstitut National de la Recherche ScientifiqueSimon Fraser UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPoison controlOccupational safety and healthTransport engineeringInjury preventionHuman factors and ergonomicsSuicide preventionEnvironmental healthDrop outPsychologyEngineeringApplied psychologyDemographic economicsMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: School drop-off times can result in high volumes of motor vehicle traffic and drivers may engage in risky behaviors that may put children at risk and inhibit active school transportation. The study objective is to examine the association between features of the roadway physical environment and the number of different risky driving behavior types around selected elementary schools in seven Canadian municipalities during morning drop-off times. METHODS: In this descriptive study research assistants in seven Canadian municipalities coded whether or not (yes/no) any of 9 types of risky driving behaviors were observed during morning school drop-off times and active transportation counts at 552 elementary schools. Proportions of driving behaviors, overall and by type, were analyzed for each municipality. Schools in the highest decile and lowest decile of risky driving behaviors types were contrasted by features of the physical environment and presence of school crossing guards. RESULTS: Risky driving behaviors were observed at 98% of the 552 schools. The most commonly observed behavior was dropping child off on the opposite side of the street with the child subsequently crossing midblock with no traffic controls (80%). Schools with the fewest types of risky behaviors observed had more favorable Active Living Environment scores, curb extensions present more frequently, more restricted parking signage, more access to school entrances, and had child crossing guards less often. CONCLUSIONS: The occurrence of risky driving behaviors is unacceptably high, with some inter-city differences observed. Understanding the extent and type of risky driving behaviors, as well as the environment in which these behaviors occur, can inform school, school board, and municipal interventions to reduce such actions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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