Investigating Environmental Determinants of Injury and Trauma in the Canadian North
Notice bibliographique
Résumé
Unintentional injury and trauma rates are disproportionately high in Inuit regions, and environmental changes are predicted to exacerbate injury rates. However, there is a major gap in our understanding of the risk factors contributing to land-based injury and trauma in the Arctic. We investigated the role of environmental and other factors in search and rescue (SAR) incidents in a remote Inuit community in northern Canada using a collaborative mixed methods approach. We analyzed SAR records from 1995 to 2010 and conducted key consultant interviews in 2010 and 2011. Data showed an estimated annual SAR incidence rate of 19 individuals per 1,000. Weather and ice conditions were the most frequent contributing factor for cases. In contrast with other studies, intoxication was the least common factor associated with SAR incidents. The incidence rate was six times higher for males than females, while land-users aged 26-35 had the highest incidence rate among age groups. Thirty-four percent of individuals sustained physical health impacts. Results demonstrate that environmental conditions are critical factors contributing to physical health risk in Inuit communities, particularly related to travel on sea ice during winter. Age and gender are important risk factors. This knowledge is vital for informing management of land-based physical health risk given rapidly changing environmental conditions in the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».