Key issues in drug-impaired driving.
Notice bibliographique
Résumé
Considerations Policies to reduce the prevalence of drug-impaired driving should prioritize public health by establishing regulations on public access to cannabis and the consumption of cannabis in public spaces. To address misperceptions associated with cannabis use and driving, public education campaigns should incorporate clear, unambiguous messaging about the impairing effects of cannabis on driving.An emphasis should also be placed on the legal consequences of drugimpaired driving. Sanctions for drug-impaired driving are the same as those established for alcohol-impaired driving.These can include administrative sanctions (e.g., immediate roadside licence prohibitions), criminal sanctions or a combination of both. To increase law enforcement's capacity to detect drug-impaired drivers, policy makers should invest in enhanced training for police officers to recognize the common signs and symptoms of drug impairment, in addition to training on the use of approved oral screening devices. To reduce repeat violations of drug-impaired driving laws, prevention efforts should focus on addressing underlying problematic drug use, through treatment programs designed to meet the specific needs of drug-impaired drivers. The IssueTo coincide with the passing of Bill C-45, effectively legalizing cannabis for non-medical use in Canada, Bill C-46 made amendments to Canada's drug-impaired driving legislation in an effort to deal with the use of cannabis and other drugs by drivers.Bill C-46 outlines several new measures to assist law enforcement personnel in identifying drivers impaired by cannabis.In addition, the bill includes measures that will affect drinking drivers.While policy makers can draw from existing alcohol and tobacco legislation to guide the development of evidence-informed policies for cannabis, legislation must reflect the unique characteristics of cannabis and the risks and harms associated with cannabis-impaired driving.This brief outlines the key issues for those involved in establishing effective policies to minimize the harms associated with driving under the influence of cannabis.It provides policy makers at the municipal and provincial levels with the information and tools necessary to develop evidenceinformed policy about cannabis and driving.
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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 | 0,031 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,026 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».