When science meets policy: co-construction of decision making [recidivist drink drivers]
Notice bibliographique
Résumé
The legislation in the province of Quebec stipulates that a driverrs license is a privilege that drivers can be deprived if they are determined to represent a road safety risk. Until June 2012, only convicted DWI offenders were assessed to evaluate such risk. This delayed procedure was deemed insufficient. Accordingly, the Societe drassurance automobile du Quebec, Quebecrs licensing authority, introduced a change in their procedures. They introduced an assessment procedure to identify elevated risk for DWI recidivism upon arrest for drivers who had: 1) a blood alcohol concentration equal or superior to 160mg per cent; 2) a previous conviction for DWI within the last 10 years; 3) a refusal to provide a breath sample. This strategy did not eliminate a more fundamental shortcoming. The validity of prediction of DWI risk in first-time arrested drivers is inconclusive in the current state of knowledge. To palliate these limitations, the SAAQ assembled a Working Group composed of: 1) the coordinator of the current assessment program and her assistant; 2) three scientists experienced in prediction of DWI recidivism; 3) two clinicians experienced in the assessment of convicted DWI offenders; 4) a highly qualified research professional; 5) professionals of the research unit of the SAAQ.
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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 | 0,235 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,032 |
| Communication savante | 0,033 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».