Infractions au Code de la sécurité routière, infractions au Code criminel et gestion optimale de la sécurité routière
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous étudions les relations statistiques entre les probabilités individuelles d’accidents et les diverses infractions au Code de la sécurité routière et certaines infractions au Code criminel entraînant des révocations-suspensions du permis de conduire. Nous construisons des tables de points d’inaptitude reflétant les variations marginales de probabilité d’accidents obtenues à partir de nos résultats statistiques et nous les comparons à la table des points d’inaptitude en vigueur au Québec en 1987. Nous montrons entre autres que les infractions pour vitesse excessive devraient être pénalisées moins lourdement, que les infractions reliées à la consommation d’alcool et au dépassement illégal d’autobus scolaires impliquent des probabilités d’accidents très élevées, et que les conducteurs ayant un dossier d’infractions vierge représentent des risques d’accidents beaucoup moins élevés. Nos résultats statistiques pourraient être utilisés de plusieurs façons afin d’améliorer la gestion de la sécurité routière. Nous en développons trois différentes dans cet article. Chacune peut être considérée comme un substitut ou un complément à la tarification différenciée de l’assurance automobile.
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 | 0.004 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".