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Enregistrement W1511271131

Fatal dog attacks in Canada, 1990-2007.

2008· article· en· W1511271131 sur OpenAlexaffabout
Malathi Raghavan

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedContext (archaeology)GeographyDog biteRural areaDemographyPopulationMedicineSocioeconomicsVeterinary medicineEnvironmental healthBiologyAnimal scienceSociologyArchaeologyPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, public debates on dog attacks are dominated by studies from the United States. An electronic search of media reports in the Canadian Newsstand database, for the years 1990 to 2007, identified 28 fatalities from dog-bite injuries. Predominant factors in this case series were owned, known dogs; residential location; children's unsupervised access to area with dogs; and rural/remote areas, including aboriginal reserves in the prairies. A higher proportion of sled dogs and, possibly, mixed-breed dogs in Canada than in the United States caused fatalities, as did multiple dogs rather than single dogs. Free-roaming dog packs, reported only from rural communities, caused most on-reserve fatalities. Future studies are needed to assess if this rural/urban divide is observed in nonfatal attacks and if the breeds that bite in Canada are different from the breeds that killed. Breed representation in this paper and, perhaps, multiple-dog overrepresentation should be understood in the context of the overall Canadian dog population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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