Die Sicherheitseffektivitaet der abgestuften Fuehrerscheinvergabe in Kanada und den Vereinigten Staaten
Bibliographic record
Abstract
Die abgestufte Fuehrerscheinvergabe in Kanada und den Vereinigten Staaten ist dort auf eine grosse Akzeptanz gestossen. Dies geht ueberwiegend darauf zurueck, dass durch eine wachsende Zahl von Forschungsergebnissen nachgewiesen werden kann, dass es sich dabei um eine effektive Sicherheitsmassnahme handelt. Alle bisher durchgefuehrten Bewertungen haben positive Sicherheitsvorteile ergeben. Dabei reicht die Abnahme bei Unfaellen von 4 bis 60 Prozent. Der Umfang der vermiedenen Unfaelle liegt deshalb so weit auseinander, weil die spezifischen Merkmale dieser Programme sich voneinander unterscheiden und in den angewandten Studien verschiedene Forschungsansaetze zur Bewertung der Ergebnisse zum Einsatz kamen. Obwohl der positive Einfluss der abgestuften Fuehrerscheinvergabe auf Unfaelle aller Schweregrade und Fahranfaenger aller Altersgruppen nachgewiesen wird, ist wenig ueber den relativen Anteil der individuellen Einschraenkungen auf die beobachteten Sicherheitsgewinne bekannt. Zudem muessen Studien erstellt werden, in denen der relative Beitrag der einzelnen Stufen - also der Lernstufe und die Zwischenstufen - des Programms sowie der laengerfristige Einfluss des Programms auf Inhaber uneingeschraenkt gueltiger Fahrerlaubnisse untersucht wird. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: Graduated driver licensing has gained wide acceptance in Canada and the United States largely because there is a growing body of research evidence demonstrating that it is an effective safety measure. All evaluations conducted to date have reported positive safety benefits - overall reductions in crashes ranging from 4 to 60 per cent. The magnitude of the crash reductions has varied because the specific features of these programs differ and studies used a variety of research designs to evaluate them. Although the positive effect of graduated driver licensing on collisions of all severity and on novices of all ages is becoming well established, less is known about the relative contribution of the individual restrictions to the observed safety gains. Research also needs to be conducted to examine the relative contribution of each stage of the program - i.e., learner and intermediate levels - as well as the longer-term impact of the program into full licensing. (A) Beitrag zum Arbeitskreis 3 Massnahmen nach dem Fahrerlaubniserwerb und graduierte Systeme der Zweiten Internationalen Konferenz Junge Fahrer und Fahrerinnen. Siehe auch Gesamtaufnahme der Konferenz, ITRD-Nummer D351051.
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 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) | 0.008 | 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".