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Enregistrement W1873367264 · doi:10.1093/pch/13.4.303

What should I say to parents of children four to eight years of age regarding booster seats in cars?

2008· article· en· W1873367264 sur OpenAlexaffabout
Kelly Russell

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBooster (rocketry)MedicineSeat beltPsychological interventionPoison controlInjury preventionPopulationPhysical therapyMedical emergencyEnvironmental healthEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is clear evidence that booster seats reduce motor vehicle-related injuries among children four to eight years of age (1,2). Despite this fact, booster seats are currently underused in this population. Evidence from controlled studies shows that a variety of interventions will increase parental use of booster seats. Interventions that include more than one tactic (ie, a combination of education and incentives, or a combination of education and distribution of a free booster seat) may be the most effective. The Canadian Paediatric Society recommends that children weighing between 18 kg and 36 kg (between 40 lbs and 80 lbs), and having a height of less than 145 cm (57 inches), or are eight years of age or younger, should use a booster seat and be placed in the back seat of a vehicle (3). Booster seats improve seat belt fit among children by elevating them off the seat and allowing the seat belt to lie across the pelvis, and ribcage and shoulder, rather than the stomach and neck. Abdominal viscus injury, abdominal bruising and fractured vertebrae, that occur among children not using a booster seat, are collectively known as ‘lap-belt syndrome’, and refer to any injury in which the improperly fitting seat belt has actually injured the child in lieu of protecting him or her (4).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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