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Enregistrement W1853573449 · doi:10.7202/1008888ar

Analyse désagrégée des facteurs environnementaux associés au nombre d’enfants blessés par un véhicule à moteur en milieu urbain

2012· article· fr· W1853573449 sur OpenAlexafffundvenue
Patrick Morency, Lise Gauvin, François Tessier, Luis Miranda-Moreno, Marie‐Soleil Cloutier, Catherine Morency

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensPolytechnique MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCentre interuniversitaire de recherche sur les reseaux d'entreprise, la logistique et le transportUniversité de MontréalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche vise à décrire le nombre et la distribution géographique des enfants blessés par un véhicule à moteur en milieu urbain, ainsi que l’association avec des facteurs environnementaux reconnus. Elle porte sur 6775 enfants (5 à 17 ans) blessés sur le réseau routier montréalais de 1999 à 2008. Les analyses descriptives démontrent que, dans les arrondissements et municipalités les plus pauvres comme dans les plus riches, environ la moitié des enfants blessés aux intersections l’ont été à des sites ayant un volume de circulation très élevé ou sur une route majeure (artère). Le nombre moyen de jeunes piétons blessés est 39 fois plus élevé aux intersections ayant de forts volumes de circulation automobile (5e quintile) qu’à celles situées dans le 1er quintile. Des régressions locales pondérées illustrent la variation de l’effet du volume de circulation dans trois arrondissements centraux ayant une densité d’enfants élevée et relativement similaire.

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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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