Exploration de la perception dâadolescents et dâexperts sur les campagnes de sensibilisation et les programmes de prévention en sécurité routière pour adolescents
Bibliographic record
Abstract
Cette étude qualitative descriptive de type exploratoire avait pour but l’exploration de la perception des adolescents et des experts en sécurité routière sur les campagnes de sensibilisation actuelles et les programmes de prévention en sécurité routière s’adressant aux adolescents, afin de proposer de nouvelles pistes d’action en prévention des accidents de la route. Le modèle de planification Precede/Proceed de Green et Kreuter (2005) a été utilisé comme cadre de référence. Un groupe de discussion a été réalisé auprès de huit adolescents et des entrevues semi-dirigées ont été réalisées auprès de trois experts en sécurité routière. Les résultats montrent que peu de similitudes existent entre les propos des adolescents et ceux des experts en sécurité routière. Par contre, les similitudes portent sur des aspects importants en sécurité routière comme la prise du risque à l’adolescence, l’implication des parents et l’implication du milieu scolaire. \nLes résultats de cette étude fourniront aux décideurs de programmes de prévention ou aux personnes agissant de près ou de loin auprès de cette clientèle des pistes de recherches et d’actions pour de futures interventions prometteuses en prévention des accidents de la route chez les adolescents afin de réduire le nombre d’accidents chez les jeunes conducteurs.
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 | 0.007 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".