Com conduïm després d’un programa formatiu de seguretat viària?
Notice bibliographique
Résumé
Els programes formatius de seguretat viària són una mesura que s’aplica des de l’execució penal a la comunitat en delictes de trànsit i tenen com a finalitat reduir la reincidència dels conductors de major risc. L’objectiu principal del treball és identificar les característiques comunes dels infractors de trànsit que fan aquest tipus d’intervenció, conèixer els factors de risc associats a aquests infractors i en quina mesura l’estat psicològic és un factor de risc en l’estil de conducció. També es volia determinar si hi havia diferències entre les entitats que impartien la formació i avaluar l’efectivitat d’aquests programes en l’estil de conducció dels participants en finalitzar el curs. En l’estudi, hi van participar 278 voluntaris del total de 354 infractors de trànsit que van fer el programa formatiu entre l’1 d’abril de 2009 i el 13 de febrer de 2010.\n\nHow do we drive after a driving educational program? \n\nThe study analyzes the results of educational programs that are applied as a community sanction for those convicted for driving offenses, in majority drunk driving, in Catalonia. Between April 1, 2009 and February 13, 2010 a total of 278 offenders participated in these mandatory educational programs.\n\n¿Cómo conducimos después de un programa formativo de educación vial? \n\nEl estudio analiza los resultados de los programas formativos que se aplican como medida penal alternativa a la prisión a los condenados por delitos de tráfico en Cataluña. En total han participado 278 infractores que realizaron el programa formativo entre el 1 de abril de 2009 y el 13 de febrero de 2010.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».