Psychosocial Constructs as Possible Moderators of Self-Reported Driving Restrictions
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les associations entre les variables psychosociaux et les comportements de conduite ont été examinés seulement en coupe transversale à ce jour. Dans cette étude, nous avons utilisé trois vagues de données recueillies chaque année de 928 conducteurs âgés (âge moyen = 76.21 ans; 62% d'hommes) s'inscrits pour la cohorte Candrive II, afin de déterminer si des changements dans les attitudes et les perceptions à l'égard de conduire (l'équilibre décisionnel et le confort à la conduite de jour comme de nuit) ont été associés à des limitations à la conduite rapportées chez les aînés et de leurs capacités perçues à conduire. Des modèles à plusieurs niveaux ont révélé que plus de personnes âgées qui ont montré une augmentation des attitudes négatives à l'égard de conduite étaient plus susceptibles de déclarer la pratique de plus en plus restreinte (on évite souvent des situations difficiles de conduite) et des baisses perçues dans la capacité de conduire, par rapport aux individus dont les attitudes envers la conduite restaient stable au cours de deux années. Ce travail confirme les résultats précédents et offre une nouvelle compréhension de la façon dont les attitudes ont trait aux perceptions de conduite (c'est-à-dire, le confort), et l'auto-régulation chez les personnes âgées au fil du temps.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".