Conduite automobile risquée et cannabis : rôle de la fréquence de consommation et effet du soutien parental de l'autonomie
Bibliographic record
Abstract
Bien que la conduite d’un véhicule motorisé soit une activité des plus usuelles, les accidents routiers font partie des dix premières causes mondiales de décès. Au cours des dernières années, les programmes canadiens et québécois de prévention en sécurité routière ont montré une certaine efficacité, observable notamment par une baisse des décès sur la route. Ces progrès sont toutefois insuffisants, et de meilleures stratégies d’intervention et de prévention doivent être développées. Une meilleure connaissance des personnes susceptibles d’être impliquées dans des accidents routiers permettrait le développement de campagnes plus ciblées et pertinentes. Ainsi, il est déjà reconnu que le fait d’être un homme, le fait d’être âgé entre 15 et 29 ans, et la consommation d’alcool ou de substances psychoactives, augmentaient le risque d’être impliqué dans un accident routier. De ce fait, l’un des objectifs de cette thèse est de mieux comprendre le rôle de la fréquence de consommation de cannabis dans la conduite automobile risquée chez les jeunes conducteurs de sexe masculin. D’autre part, des études se sont déjà intéressées au rôle joué par les parents dans les comportements routiers de leurs jeunes. Aucune étude ne semble toutefois s’être attardée au rôle du soutien à l’autonomie prodigué par les parents dans la prise de risques au volant des jeunes. Le second objectif de cette thèse est donc d’investiguer l’impact du soutien parental de l’autonomie dans la conduite automobile des jeunes consommateurs de cannabis. Dans cette optique, l’Article 1 traite de l’association entre la fréquence de consommation de cannabis et la prise de risques au volant auto-rapportée auprès d’un échantillon de conducteurs masculins âgés entre 18 et 25 ans. De plus, il évalue le rôle du niveau de soutien parental de l’autonomie dans cette prise de risques auto-rapportée. Les résultats indiquent que la fréquence de consommation de cannabis est positivement associée à la prise de risques au volant, telle que mesurée par la variable de conduite sous l’influence du cannabis, et en est un prédicteur. Les résultats de cet article n’ont cependant pu démontrer que le soutien parental de l’autonomie était un prédicteur de la conduite automobile risquée auto-rapportée. L’Article 2 étudie la conduite automobile risquée à travers des données comportementales de conduite automobile risquée, observées dans un contexte de simulation de conduite. Les résultats de ce deuxième article révèlent que la fréquence de consommation de cannabis contribue à prédire la conduite automobile risquée observée. En outre, les résultats indiquent un effet significatif des niveaux de fréquence de consommation sur la prise de risques au volant. Finalement, les résultats révèlent une contribution du niveau de soutien parental à l’autonomie dans la prise de risques au volant observée en simulation. Enfin, la discussion porte sur les contributions théoriques de cette thèse aux connaissances scientifiques en sécurité routière, ainsi que ses implications pratiques pour la prévention et l’intervention.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".