Le contrôle automatisé de la vitesse en Australie : quelques enseignements pour mener une politique de dissuasion efficace
Bibliographic record
Abstract
Le contrôle automatisé de la vitesse (CAV) constitue une modalité d’intervention des autorités pour réduire le nombre de victimes de la route. Cette technique de détection permet d’accroître l’intensité des contrôles, d’augmenter la sanction potentielle des contrevenants et de rendre possible une procédure judiciaire plus rapide. Ce type de dispositif a été introduit pour la première fois en Australie au milieu des années 1980 dans l’État de Victoria. Depuis, cette technique s’est généralisée à l’ensemble des États. Les dispositifs en fonctionnement se révèlent fort divers et s’appuient sur des stratégies spécifiques. Néanmoins, ces expériences convergent vers une même conclusion : la diminution significative des accidents de la circulation et le nombre de victimes. Ils s’avèrent donc particulièrement efficaces. Par ailleurs, ces différents programmes de contrôle s’appuient sur des architectures organisationnelles et institutionnelles différentes, illustrant par la même une certaine souplesse quant à leur implantation dans des environnements particuliers. Toutefois, ils reposent tous sur les principes simples des « 4C » (contrôle, coopération, communication et continuité), nécessitant l’intégration des acteurs clés.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".