Notice bibliographique
Résumé
In the United States, drivers impaired * by alcohol and/ordrugs are responsible for more than 16,000 deaths, onemillion injuries, and $45 billion in costs annually.1 As part of the attempt to reduce these human and economic tolls, law enforcement officers routinely conduct tests of eye movements to determine if a driver is under the influence of alcohol or other drugs. Alcohol, other central nervous sys-tem (CNS)-depressant drugs, inhalants, and phencyclidine (PCP) and its analogs will affect the neural centers in the brainstem and cerebellum, which control eye movements, as well as other motor, sensory, and cognitive integration areas of the brain. In addition, certain antihistamines have physiologic and cognitive effects similar to CNS-depressant drugs. Blood alcohol concentration (BAC), also known as blood alco-hol level, is either measured directly from a blood sample or estimated from a breath or urine sample. BAC is com-monly reported as a percentage of alcohol weight per vol-ume of blood. When impairment is due solely to the influence of alcohol, most states and Canadian provinces define the legal limit for passenger vehicle drivers as 0.08%, while some states still allow the higher limit of 0.10%. Positive findings on the Horizontal Gaze Nystagmus (HGN) test have been shown to correlate highly with both BAC and cognitive impairment.2 The American Optomet-ric Association has previously recognized the validity and reliability of the HGN test as used by the law enforcement community.3 Nystagmus testing in intoxicated individuals
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,769 | 0,596 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».