Analyse de l’effet des règles d’obtention d’un permis de conduire au Québec (1991) sur la sécurité routière
Bibliographic record
Abstract
La réglementation de la sécurité routière a été l’objet de plusieurs études. Sa principale motivation est reliée aux externalités que certains conducteurs peuvent générer à d’autres individus (conducteurs, piétons) et qui ne peuvent être tarifées directement par différents marchés privés. L’objectif de notre recherche est d’évaluer l’effet des règles d’obtention d’un permis de conduire au Québec (1991) sur les taux d’accidents des nouveaux conducteurs. Il n’est pas toujours évident qu’un changement de réglementation affectera le niveau d’équilibre de prévention routière dans une société. Dans cette recherche, nous vérifions que l’effet de la réforme n’est pas significatif sur les taux d’accidents et ce, ni pour l’ensemble des nouveaux conducteurs, ni pour l’ensemble des nouvelles conductrices, et ni pour chaque groupe d’âge analysé séparément. Par contre, il y a clairement des effets d’âge sur les taux d’accidents. Les nouveaux conducteurs comme les nouvelles conductrices âgés de 20 ans et plus, sont moins à risque d’avoir un accident que ceux et celles âgés de 16 ans à l’obtention du permis. Les nouveaux conducteurs âgés de 17 ans et ceux âgés de 18-19 ans enregistrent des risques semblables aux 16 ans. Ces variations entre les groupes d’âges montrent une grande hétérogénéité des nouveaux conducteurs et conductrices même durant leur première année de conduite alors que la réglementation de 1991 des nouveaux conducteurs et conductrices les considérait comme homogènes. Nous avons également vérifié si l’expérience accumulée durant la première année affecte les taux d’accidents. Nous obtenons que les taux moyens d’accidents observés durant les trois premiers mois chez les femmes et les quatre premiers mois chez les hommes, sont plus élevés que ceux des périodes subséquentes de 30 jours.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".