L'utilisation de l'analyse de responsabilité pour évaluer le risque d'accident mortel pour les personnes qui consomment des drogues et qui conduisent un véhicule automobile au Québec entre 1999 et 2002
Notice bibliographique
Résumé
L'évaluation du risque d'accident relié à la consommation de drogues se heurte à des difficultés en termes d'échantillonnage et d'acquisition de données. D'autres problèmes sont attribuables à l'identification précise des drogues consommées par un individu et comment on évalue les effets. Les méthodes d'analyse de responsabilité ont été développées afin de contourner ces problèmes, mais il semble que le risque d'accident n'est pas estimé correctement par ces méthodes. La présente étude, réalisée sur un échantillon de conducteurs décédés entre 1999 et 2002, conclut que les rapports de cotes estimés correspondent au risque d'être responsable de l'accident plutôt que le risque d'accident lui-même. L'alcool est la drogue la plus fréquemment détectée, mais on retrouve également du cannabis, des benzodiazépines et de la cocaïne chez les conducteurs décédés. Le poly-usage de drogues semble très fréquent dans la population étudiée. Les résultats selon les échantillons d'urine ou de sang sont comparables.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».