Cumulative prevention benefits and costs saved by drinking driving policies: estimates for Ontario, 1970-2006
Notice bibliographique
Résumé
Progress in assessing the impact of specific policies on the drinking driving problem, and advances in valuing the avoidable costs that result from alcohol-related problems suggest that estimating the impact of policies can be determined with a precision that has not previously been possible. Using research-based estimates of the effects of drinking driving policies in Ontario and elsewhere, we estimate their impact in terms of deaths, injuries, and collisions prevented and costs saved. Estimating these benefits required three steps: 1) reviews of studies to estimate the impact of successful drinking driving policies in Ontario (legal limit (per se) law, raising drinking age from 18 to 19 years, remedial measures, RIDE spot-check program, graduated licensing, administrative licence suspensions, and maintaining the public monopoly on alcohol sales); 2) calculation of lprevention benefitsr to estimate the numbers of deaths, injuries, and collisions prevented; and 3) application of monetary values derived from two methods (human capital n discounted future earnings, willingness to pay) to estimate costs averted. We estimated the total deaths, injuries, and collisions prevented and costs averted for each policy from the year of its introduction to 2006. Between 1970 and 2006, drinking driving policies and programs prevented an estimated total of 4,887 deaths, 178,238 injuries and 132,182 property damage only collisions in Ontario, and total costs averted were estimated at CAN$8.5 Billion (human capital n discounted future earnings method) or CAN$78 Billion (willingness to pay method). These results suggest that drinking driving policies have been of substantial cumulative value to society in preventing deaths, injuries, collisions, and monetary costs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».