A study of driving cessation and its association with satisfaction with life
Notice bibliographique
Résumé
Older drivers are the fastest growing segment of the Canadian driving population and, as a consequence, the numbers who face the experience of stopping driving will continue to rise. A review of the literature reveals that visual, cognitive, psychomotor, medical, demographic, and social factors are associated with driving cessation and the consequences are largely negative. \nA recent cross-sectional study enabled the identification of several predictors of driving \ncessation, an assessment sensitive to the effect of driving cessation on well-being, and factors that can moderate the impact of driving cessation on subjective well-being (Kafka, 2008). The purpose of this study was to conduct a follow-up to Kafka?s (2008) study and further explore psychological variables in relation to driving cessation. We examined life purpose, life control, openness to experience, locus of control, and coping mode in participants who are still driving and those who have stopped to determine if psychological variables differ between these groups. We also examined life outcomes in relation to driving status, and the independent contribution of driving status to life outcomes. Compared to drivers, former drivers had a more external locus of control. Attrition through death, loss of contact, and refusal to participate resulted in a small sample of former drivers which may have obscured relationships in this study. Future research is required to replicate and expand on Kafka?s (2008) results.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».