Factors predicting local effectiveness of impaired driving laws, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In 2010 British Columbia introduced laws allowing police to suspend licenses and impound vehicles of drinking drivers based on roadside breathalyzer results. This study examines regional variation in the effectiveness of the new laws and identifies local factors that may have modified the law’s effectiveness. Methods: First, we used an interrupted time series design with a negative binomial mixed model to study the change in rate of single vehicle nighttime crashes (SVNCs, a proxy for alcohol related crashes) in each of British Columbia’s 118 police patrol after the laws were introduced. Next, the role of explanatory factors was studied using patrollevel estimated percent reduction in SVNCs as the response variable in a linear regression model with spatially autocorrelated errors that included explanatory factors as covariates. Results: The average rate of SVNCs across police patrols was 12% lower (95%CI:9.1%-14.8%) following the new laws, and all police patrols included in our model had estimated reductions in SVNCs. Reductions in SVNCs were positively associated with the number of alcohol serving establishments per capita and with socioeconomic status and negatively associated with baseline rates of traffic citations. Conclusions: The laws were associated with improved road safety across the province but were least effective in more socioeconomically disadvantaged regions. Increased effectiveness in regions with more alcohol serving establishments may have indicated a specific deterrent effect on drinking drivers who frequent these establishments The laws were also more effective in regions with lower baseline traffic law enforcement (i.e. lower citation rates), perhaps because media reports about the IRP regime created unease in drinking drivers who previously knew that their risk of punishment for traffic law violations was low.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».