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Ressources et vulnérabilités psychologiques des conducteurs "tout-venant" et infractionnistes

2022· dissertation· W7151296236 sur OpenAlexaboutno aff
Marion Karras

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPoison controlPerceived controlPlank

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cette thèse sur articles, nous examinons l’influence conjointe des ressources psychologiques (dont l’empathie) et des facteurs de vulnérabilité des conducteurs français « tout-venant » et infractionnistes sur leurs comportements routiers dangereux et prosociaux. Nous explorons plus particulièrement les caractéristiques personnelles des infractionnistes participant à un stage de sensibilisation à la sécurité routière. Une première étude (N=550 conducteurs « tout-venant ») a permis d’adapter en français une échelle d’empathie, le Toronto Empathy Questionnaire (Spreng et al., 2009) et d’explorer les liens entre empathie et comportements routiers. Une seconde étude réalisée dans les stages de sensibilisation à la sécurité routière (N=1686) a permis d’explorer les caractéristiques sociodémographiques et psychologiques des conducteurs infractionnistes et de trois sous-échantillons issus de cette population : les femmes infractionnistes, les conducteurs qui participent à au moins trois stages en cinq ans (réitérants) et ceux qui y participent pour la première fois (primo-stagiaires). Ces études ont montré la contribution importante des dispositions personnelles dans les comportements routiers. L’étude conjointe de l’expression de la colère au volant, la disposition à l’attention consciente, l’empathie, les traits psychopathiques primaires, l’impulsivité et la recherche de sensations offre un cadre empirique et théorique intéressant dans lequel les comportements des conducteurs, notamment infractionnistes, peuvent être mieux compris, et ouvre des perspectives encourageantes pour de futures recherches et des applications pratiques dans la prévention du risque routier.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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