Fausse route ! Avons-nous pris la mauvaise direction dans l’évaluation de nos conducteurs vieillissants au Québec ?
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la Société de l'assurance automobile du Québec (SAAQ) est la seule instance responsable de la délivrance d'un permis ou de son retrait.* Récemment, la SAAQ annonçait qu'elle retirait l'obligation d'évaluation par un médecin ou un ophtalmologiste/optométriste pour les conducteurs âgés de 75 ans, repoussant cette première évaluation médicale obligatoire à 80 ans (SAAQ, 2021b). On invoque qu'une telle décision permettrait de délester le réseau de la santé d'une charge d'évaluation et de bureaucratie supplémentaire. De plus, il est invoqué que très peu de conducteurs se voyaient retirer leurs permis de conduire à la suite de ces évaluations à la SAAQ. Au cours des dernières années, moins de 2% des personnes âgées de 75 ans voyaient leur permis de conduire suspendu à la suite d'un examen médical ou visuel (SAAQ, 2021a). À cet effet, il est mentionné que la majorité des modifications apportées au droit de conduire portait sur le port de verres correcteurs ou la réduction des heures permises de conduite.
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 | 0.012 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.005 |
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".