Naturalistic Study of Winter Driving Practices by Older Men and Women: Examination of Weather, Road Conditions, Trip Purposes, and Comfort
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La plupart des études sur les pratiques de conduite des aînés sont basées sur des données d’autoévaluation ; aucune n’a examiné objectivement leurs habitudes de conduite hivernale. Nous avons utilisé des appareils électroniques associés à des journaux de voyages, des cartes numériques et des archives météorologiques, afin d’examinerétudier les modes de conduite des personnes âgées de 65 à 91 sur deux semaines consécutives entre novembre 2008 et mars 2009. La conduite de nuit différait selon le mois, montrant l’importance des facteurs saisonniers, en particulier la quantité de lumière du jour. Bien que 69 pour cent de notre échantillon ait conduit les jours de mauvais temps, les aînés ont montré être significativement plus susceptibles de faire des voyages à des fins sociales ou de divertissement les jours de beau temps, et ils ont entrepris des voyages plus longs les jours offrant de bonnes conditions routières. Les scores de confort de conduite, notamment pour la conduite de nuit, étaient liés de manière significative aux indicateurs multiples de l’exposition et des habitudes, y compris au rayon autour du domicile. Comparativement aux hommes, les femmes ont obtenu des scores de conduite significativement plus bas, et ont été moins susceptibles de conduire quand les conditions metéorologiques et routières étaient défavorables.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".