MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983131281 · doi:10.1097/paf.0b013e3181eafe05

Deer Stand Fatalities in Kentucky

2011· article· en· W1983131281 sur OpenAlexaff
Lisa B. E. Shields, Donna Stewart

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Forensic Medicine & Pathology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical examinerBluntAsphyxiaGeographyAccidentalMedicineMedical emergencyPoison controlInjury preventionSurgeryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hunting many types of wild game is an avidly pursued outdoor activity that attracts all ages and both genders at various times of the year. Deer hunting is a popular sport in many regions of North America. A variety of weapons are used in the hunting, trapping, and killing of game. As a variety of different modalities are used, myriad types of injuries unique to the type of hunting can occur. Most deer hunting-related fatalities identified at the Office of the Chief Medical Examiner in Kentucky are accidental firearm injuries. Less commonly encountered are fatalities resulting from elevation of the hunter in a tree stand, often associated with poor design or construction of the perch. We present 2 tree stand-related deaths. One victim died of positional asphyxia due to reverse suspension from a hunting tree stand. The second victim died of multiple blunt force injuries sustained in a 20-foot fall from a tree stand. We summarize the features of morbidity and mortality related to deer hunting based on investigations by the Office of the Chief Medical Examiner.

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)0,001
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Forensic Medicine & PathologyMême sujetTraumatic Ocular and Foreign Body InjuriesTravaux en français237 207