Notice bibliographique
Résumé
Roadside surveys have been conducted periodically in British Columbia, Canada since 1995 as a surveillance tool to gather reliable and valid estimates of the prevalence of alcohol use by nighttime drivers. With concerns about the consequences of driving while under the influence of drugs coming to the forefront of public attention, the roadside survey conducted in 2008 was the first to introduce drugs into the testing protocol. Two subsequent surveys have also included drug testing. Using the combined data from three roadside surveys (conducted in 2008, 2010 and 2012), we examined the characteristics of drivers who tested positive for drugs and the circumstances under which the behaviour occurred. The method for all three roadside surveys followed a standard protocol. There were a total of 4711 drivers that voluntarily participated and provided both an oral fluid sample and a breath sample. It was found that 3928 (83.4 per cent) were negative for both drugs and alcohol, 382 (8.1 per cent) were positive for drugs only, 320 (6.8 per cent) were positive for alcohol only and 81 (1.7 per cent) were positive for both drugs and alcohol. Results indicate that the characteristics of drug-drivers and the patterns of drug use by drivers differed from the well-known patterns of drinking and driving. The most common drug detected was cannabis followed by cocaine. This information makes a vital contribution to the development of effective enforcement, public education and awareness programs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».