Seasonal variation in older adults’ driving trip distances
Notice bibliographique
Résumé
To date very few studies have examined the difference in driving patterns between winter and non-winter driving and those that have, have primarily used self-report. The purpose of this study was to determine if there were changes in trip distance between winter/non-winter and inclement/non-inclement driving in older adults using a sub-set of Candrive participants. Candrive is a longitudinal study examining the everyday driving patterns and habits of older drivers. Participants were recruited from seven different sites in Canada (Ottawa, Toronto, Montreal, Hamilton, Thunder Bay, Winnipeg, and Victoria). In total 279 participants (of which 248 were kept for analyses of City Only Trips) were included for analysis, almost 50% were female, with an average age at enrolment of 77.5 ± 5.2 years. A total of 377,464 trips were taken on 866 different days. It was found that there was a 7% decrease in trip distance during winter when controlling for day and site when examining all trips taken by older drivers. In addition, there was a 1% decrease in trip distance during winter and a 5% increase in trip distance during rain when compared to no precipitation when controlling for precipitation type (or winter respectively), day, and site, when only looking at trips in the city. There was a minimal (albeit significant) change in trip distance associated with both winter and inclement weather conditions, suggesting that older drivers may not be adjusting their driving patterns during these conditions as much as was previously thought based on the self-report literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».