Antipersonnel Land Mines: A Vector for Human Suffering
Notice bibliographique
Résumé
Editorials6 March 2001Antipersonnel Land Mines: A Vector for Human SufferingJames C. Cobey, MD, MPH and Nathaniel A. Raymond, BAJames C. Cobey, MD, MPHDr. Cobey and Mr. Raymond: Physicians for Human Rights; Boston, MA 02116Search for more papers by this author and Nathaniel A. Raymond, BADr. Cobey and Mr. Raymond: Physicians for Human Rights; Boston, MA 02116Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-134-5-200103060-00015 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail Antipersonnel land mines are an epidemic afflicting the world's poorest, war-wrecked nations, maiming and killing scores of civilians each year. Sleeping in the soil of over 88 countries, these mines are deadly remnants of past and present armed conflict (1). Not only do they kill or injure more than 2000 people per month, their very presence stymies efforts by developing nations to reclaim land for industry and agriculture.Although antipersonnel land mines date back to at least the U.S. Civil War, their use did not become widespread until World War II (2). In the 1960s, the United States, which used ...References1. Landmine Monitor 1999 Report. International Campaign to Ban Landmines. New York: Human Rights Watch; 1999:15. Google Scholar2. Cobey J, Stover E, Fine J. Civilian injuries due to war mines. Techniques in Orthopaedics. 1995;10:259-64. CrossrefGoogle Scholar3. Stover E, McGrath R. Land Mines in Cambodia: The Coward's War. Asia Watch and Physicians for Human Rights. New York: Human Rights Watch; 1991. Google Scholar4. Gray R. War Wounds: Basic Surgical Management. Geneva: International Committee of the Red Cross; 1994:9. Google Scholar5. Stover E, Cobey J, Fine J. The public health effect of land mines: long-term consequences for civilians.. In: Levey BS, Sidel VW, eds. War and Public Health. Ontario: Oxford Univ Pr; 1996:143. Google Scholar6. White J, Rutherford K. The role of the landmine survivor network.. In: Cameron M, Tomlin BW, Lawson RJ, eds. To Walk without Fear. Ontario: Oxford Univ Pr; 1999:106. Google Scholar7. Gard R. The miliary utility of anti-personnel mines.. In: Cameron M, Tomlin BW, Lawson RJ, eds. To Walk without Fear. Ontario: Oxford Univ Pr; 1999:150. Google Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: Dr. Cobey and Mr. Raymond: Physicians for Human Rights; Boston, MA 02116Corresponding Author: James C. Cobey, MD, MPH, 2029 K Street NW, Washington, DC 20006.Current Author Addresses: Dr. Cobey: 2029 K Street NW, Washington, DC 20006.Mr. Raymond: Physicians for Human Rights, 100 Boylston Street, Suite 702, Boston, MA 02116. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetails Metrics Cited byPotential Applications of Public Health Tools to Bioarchaeological Data Sets: The “Dirty War Index” and the Biological Costs of Armed Conflict for ChildrenEpidemiology of Fatalities and Orthopaedic Trauma in Armed Conflicts and Natural DisastersAn agent–vector–host–environment model for controlling small arms and light weaponsResponsibility for protection of medical workers and facilities in armed conflictLandmine associated injuries in children in TurkeyThe Dirty War Index: A Public Health and Human Rights Tool for Examining and Monitoring Armed Conflict OutcomesHigh-Impact Medical Journals and Peace: A History of InvolvementWar Injuries, Trauma, and Disaster ReliefThe skin and the catastrophes 6 March 2001Volume 134, Issue 5Page: 421-422KeywordsGlobal healthHomicideKneesLong-term carePrevention, policy, and public healthShockSurgeonsTaxesThoraxVaccines ePublished: 6 March 2001 Issue Published: 6 March 2001 Copyright & PermissionsCopyright © 2001 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».