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Record W4388439347 · doi:10.7202/1106606ar

Les collisions en 1987 et en 1999 : comparaisons entre les personnesutilisatrices du téléphone mobile en 1999et les toujours non-utilisatrices

2023· article· fr· W4388439347 on OpenAlexaffvenue
Urs Maag, Claire Laberge-Nadeau, Jean-François Angers, Ludovic Poirier, Denise Desjardins, Stéphane Messier

Bibliographic record

VenueAssurances et gestion des risques · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicHuman-Automation Interaction and Safety
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le téléphone mobile utilisé au volant constitue une distraction qui pourrait nuire à une conduite sécuritaire. Une recherche sur 12 691 conducteurs utilisateurs(trices) et 23 387 conducteurs non-utilisateurs(trices) a montré que les utilisateurs et utilisatrices ont des risques relatifs de collision avec blessés et de toutes les collisions de 38 % plus élevés que les non-utilisateurs et les non-utilisatrices (Laberge-Nadeau et al ., 2003). Deux questions se posent : (i) Est-ce que ces deux cohortes sont comparables en terme de taux de collision avant l’utilisation du téléphone mobile ? (ii) Comment répondre à l’argument que l’utilisation des téléphones mobiles ne pose pas de risques car elle augmente avec les années, mais les taux de collision diminuent ? Parmi les 36 078 répondants de 1999 on trouve 18 707 personnes qui possédaient un permis de conduire en 1987 : 5 107 hommes sont devenus utilisateurs, 7 779 sont restés non-utilisateurs, 1 365 et 4 438 respectivement pour les femmes. Les taux de collision pour les deux groupes en 1987 ne sont pas significativement différents, ni pour toutes les collisions, ni pour les collisions avec blessés. Entre 1987 et 1999 les taux de collision des non-utilisateurs ont diminués significativement plus que ceux des devenus utilisateurs. Le même résultat tient pour les femmes. En conclusion : (i) Sur la base des collisions de 1987, on peut donc affirmer que la cohorte des utilisateurs et celle des utilisatrices sont comparables, quoique légèrement moins sécuritaires pour le groupe d’âge 16-34 ans, respectivement à la cohorte des non-utilisateurs et celle des non-utilisatrices avant l’utilisation du téléphone mobile, (ii) Les taux de collision diminuent de façon différentes pour les deux cohortes; ils diminuent plus pour les non-utilisateurs et les non-utilisatrices que pour les utilisateurs et les utilisatrices.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.287
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.388
Teacher spread0.337 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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