Challenges in Evaluating the Decade of Action for Road Safety in Developing Countries: A Survey of Traffic Fatality Reporting Capacity in the Eastern Mediterranean Region
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The United Nations have proclaimed the "Decade of Action for Road Safety 2011-2020" to reduce traffic fatalities worldwide, particularly in low- and middle-income countries (LMICs). It is estimated that the LMICs in the Eastern Mediterranean Region (EMR) have the highest traffic fatality rates. This study evaluated the capacity of current traffic fatality reporting in the EMR to indicate the impact of future interventions. METHODS: The World Health Organization's (WHO) SMART (specific, measurable, achievable, realistic, timely) criteria for indicators were used to assess traffic fatality reporting in the 17 LMICs in the EMR. RESULTS: Official statistics accounted for less than 60 percent of estimated fatalities in 12 of the 17 EMR countries. Police data were the main source of reporting for 11 LMICs, only 3 had a specific traffic fatality surveillance system, the standard definition of fatality was used for 7 LMICs, local fatality distributions were available for 5 LMICs, multiple data sets were available for 6 LMICs, and only 7 regularly published fatality data. CONCLUSIONS: These reporting problems could easily undermine the evaluation of any future preventive efforts in the EMR. International cooperation and financial assistance from experienced high-income countries, focusing on building capacity, might be useful in strengthening the current reporting systems in LMICs in the EMR.
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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 | 0,012 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».