L’utilisation du téléphone au volant chez les commerciaux hommes et femmes : habitudes de conduite et prises de risque
Bibliographic record
Abstract
Parmi les risques routiers professionnels, le téléphone au volant est un facteur multipliant les risques d’accident. Si l’on sait que le bluetooth est aujourd’hui le seul équipement toléré sur le plan légal, on n’a par contre aucune information sur les habitudes d’utilisation du téléphone au volant chez les commerciaux. Cette enquête menée auprès d’un groupe de commerciaux français hommes et femmes (N = 59) a pour objectif de clarifier leurs habitudes de conduite et les risques pouvant en découler. Sur l’ensemble de l’échantillon, les résultats de cette étude apportent des informations nouvelles sur les risques routiers professionnels. On observe des aspects différentiels en fonction du sexe comme l’utilisation des infrastructures routières. D’autres différences sont observées dans la gestion des aspects vie professionnelle/vie privée, les répondants ayant des difficultés à séparer ces deux sphères s’exposent à plus de risques sur la route. Plusieurs mesures préventives pourraient être adoptées pour réduire ces risques.
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 | 0.000 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".