Notice bibliographique
Résumé
Driving-under-the-influence (DUI) recidivists pose a unique problem in road safety because of their apparent inability to respond to the preventative measures that have been put in place to ensure road safety. This relatively small sub-group of drivers cause a disproportionably large number of victims. The majority of offenders are men - 95% in a Quebec study (Bergeron et al, in process). As a group, they have been punished, quite severely in many instances, and still use their car when drunk in spite of the understanding that a second or third offence involves more severe punishment than the previous one(s). Alcohol ignition interlock recorders have significantly reduced recidivism for the minority of offenders who have been willing to participate but outcome studies show that once the device is removed, the rate of DUI is comparable to those offenders who refused to participate (Voas et al, 1999, SAAQ, unpublished data). DUI can be put to a halt by environmental contingencies, but the intention to relapse appears to remain unaffected. In the language of motivation, motivation remains extrinsic (the behavior is performed because of external constraints), it never becomes intrinsic (an integral part of the person's behavioural repertoire). This lack of conscience and ongoing disrespect of the social consensus constitute one of the most significant challenges in road safety today. (A) For the covering abstract of the conference, see ITRD Abstract No. E201067.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».