Validity of the C-RDS Self-Reported Risky Driving Measure
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the reliability and validity of the Checkpoints Risky Driving Scale (C-RDS) in relation to the Dula Dangerous Driving Index (DDDI) and an objective measure of risky driving. Naturalistic and survey data were collected over an 18-month period from 42 newly-licensed teenage drivers. Kinematic Risky Driving was operationally defined as the rate of elevated gravitational-force events per 100 miles obtained from accelerometers and global positioning systems. Two self-report measures of risky driving, the C-RDS and the DDDI, were assessed at 6-months, 12-months, and 18-months after licensure. Reliability was examined for each measure with correlations and autoregressive models over three time points. Validity was assessed by correlations between the measures and cross-lagged autoregressive models of the longitudinal association of self-reported measures with Kinematic Risky Driving and vice versa. Both the C-RDS and DDDI measures demonstrated substantial stability over time and were highly correlated with each other. The C-RDS measure was significantly associated with Kinematic Risky Driving. The findings provide evidence for the reliability and validity of C-RDS.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».