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Enregistrement W1964129052 · doi:10.1155/2010/819687

20 Years of Research on Socioeconomic Inequality and Children's—Unintentional Injuries Understanding the Cause-Specific Evidence at Hand

2010· article· en· W1964129052 sur OpenAlexaff
Lucie Laflamme, Marie Hasselberg, Stephanie Burrows

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pediatrics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMedicinePovertyEnvironmental healthInequalityInjury preventionSocial inequalityOccupational safety and healthSuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsMedical emergencyEconomic growthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injuries are one of the major causes of both death and social inequalities in health in children. This paper reviews and reflects on two decades of empirical studies (1990 to 2009) published in the peer-reviewed medical and public health literature on socioeconomic disparities as regards the five main causes of childhood unintentional injuries (i.e., traffic, drowning, poisoning, burns, falls). Studies have been conducted at both area and individual levels, the bulk of which deal with road traffic, burn, and fall injuries. As a whole and for each injury cause separately, their results support the notion that low socioeconomic status is greatly detrimental to child safety but not in all instances and settings. In light of variations between causes and, within causes, between settings and countries, it is emphasized that the prevention of inequities in child safety requires not only that proximal risk factors of injuries be tackled but also remote and fundamental ones inherent to poverty.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations114
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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