The prevalence and correlates of texting while driving among a population-based sample of Ontario students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Texting while driving (TWD) has a deleterious impact on driving performance and may pose a significant challenge to traffic safety. This challenge may be particularly relevant for young and inexperienced drivers. This study examined the prevalence and risk factors of writing text messages or emails while driving during the past 12 months. Method: This study analyzed a subpopulation of 1,133 licensed students 16 years of age or older from the 2013 Ontario Student Drug Use Survey (OSDUHS), a population-based survey of students in Ontario, Canada. Results: Our results indicate that 36% of licensed drivers reported writing a text message while driving during the past 12 months; of those who did, 56% reported doing so 4 or more times. Graduated licensing was the strongest factor predicting TWD. Compared to students with the more restrictive G1 license, students with a G2 or full license were 9.4 times more likely to report TWD after controlling for the effect of all other factors. Older students, white students, and students attending school in urban centers were more likely to report TWD, and the amount of time spent on social media sites, being a passenger with a driver using substances, and past-year collisions were also significantly associated with TWD. Gender differences and participation in driver education training were not associated with TWD. Conclusions: This research demonstrates that TWD is an extremely common behavior among licensed student drivers in Ontario, particularly among those who have passed the first stage of graduated licensing. TWD is associated with other risky driving behaviors and outcomes, and the findings from this study underscore the need to better understand the harms associated with this behavior.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».