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Enregistrement W1481223349 · doi:10.24095/hpcdp.34.1.02

Canadian parents' attitudes and beliefs about bicycle helmet legislation in provinces with and without legislation

2014· article· en· W1481223349 sur OpenAlexaffvenueabout
PC Parkin, J DeGroot, Alison Macpherson, P Fuselli, Colin Macarthur

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensActive Healthy KidsInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationEnforcementLaw enforcementInjury preventionMedicinePolitical sciencePoison controlBusinessEnvironmental healthDemographyLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The objective of this study was to survey Canadian parents on their attitudes and beliefs about bicycle helmet legislation and to compare responses from parents living in provinces with and without legislation. METHODS: A national survey of 1002 parents of children aged under 18 years was conducted. Chi-square tests were used to compare responses from the surveyed parents in the different jurisdictions. RESULTS: Responses from parents living in provinces with legislation (n = 640) and without legislation (n = 362) were as follows: concern for injury (63% vs. 68%, nonsignificant [NS]); believe helmets are effective (98% vs. 98%, NS); child always wears a helmet (74% vs. 69%, NS); support legislation for children (95% vs. 83%, p < .001); support legislation for all ages (85% vs. 75%, p < .001); support police enforcement (83% vs. 76%, p = .003); believe legislation decreases the amount of time their child bicycles (5% vs. 8%, NS). CONCLUSION: Parents are highly supportive of bicycle helmet legislation in Canada. They believe that bicycle helmets are effective and that legislation does not decrease the amount of time a child spends bicycling. There was also a high level of support for legislation across all ages, and for police enforcement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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