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Record W6986448772

Prédiction des habiletés et habitudes de conduite automobile sécuritaire chez les conducteurs âgés : apport de la neuropsychologie clinique

2013· other· fr· W6986448772 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDistractionPopulationPoison controlElectrodiagnosis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’insécurité routière chez les conducteurs âgés est attribuable en partie, aux effets délétères du vieillissement normal sur le fonctionnement cognitif. Les méthodes d’évaluation neuropsychologique par les tests ayant montré une certaine efficacité dans le cas du dépistage des habiletés de conduite chez les conducteurs âgés atteints d’affections neurologiques pathologiques, la présente thèse vise à évaluer la pertinence de cette approche chez les conducteurs vieillissants de la population générale. Le principal objectif de cette thèse est ainsi d’obtenir une vue d’ensemble sur le rôle et la sensibilité des mesures neuropsychologiques dans la prédiction des habiletés et habitudes de conduite automobile sécuritaire chez les conducteurs âgés. Dans la même perspective, la thèse explore d’autre part le rôle de variables sociodémographiques et psychologiques.\n\nL’article 1 évalue la validité prédictive de sept tests des fonctions visuo-attentionnelles et de la mémoire de travail en regard des habiletés de détection périphérique chez 50 conducteurs âgés de 62 à 83 ans. L’étude sur simulateur de conduite comprend une condition de conduite simple et une condition plus soutenue incluant une distraction téléphonique de type « mains-libres ». Selon les résultats, certains tests cognitifs prédisent bien les temps de détection. En outre, la validité prédictive des tests est plus importante dans la situation de conduite plus exigeante. Cela dit, les résultats de l’article 2 révèlent que le recours aux stratégies d’évitement des situations exigeantes est plus prononcé chez les individus qui présentent des faiblesses à certains des tests neuropsychologiques proposés. Les résultats indiquent en outre que l’utilisation des stratégies d’évitement routier est plus fréquente chez les conducteurs ayant tendance à déprécier leurs habiletés de conduite générales, à exprimer une moindre perception de contrôle ainsi qu’une attitude défavorable à l’endroit des situations de conduite complexes ou risquées. Les stratégies d’évitement se révèlent donc comme des réponses autorégulatrices proportionnelles aux limitations cognitives et aux perceptions individuelles. \n\nDans les deux études, l’âge ne permet pas d’expliquer les différences individuelles, ceci ni en termes d’habiletés de détection périphérique ni de tendances autorégulatrices. Le rôle du genre est cependant plus nuancé. \n\nAinsi, le principal apport de la présente thèse réside dans la constatation que si d’une part, certaines limitations neuropsychologiques sont associées à une réduction des habiletés de détection périphérique, ces mêmes limitations s’accompagnent aussi de mesures autorégulatrices qui peuvent contribuer à réduire le risque routier. Il appert conséquemment que les méthodes de dépistage de l’insécurité routière chez les conducteurs âgés se basant sur l’évaluation des limitations cognitives et attentionnelles doivent également rechercher et évaluer la teneur de leurs comportements routiers autorégulateurs. Dans le contexte de vieillissement de la population, des interventions pourront également miser sur le renforcement de ces comportements.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.192 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Citations0
Published2013
Admission routes1
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