Summary of Fatal Entrapments in OnâFarm Grain Storage Bins, 1966â1998
Notice bibliographique
Résumé
For over 30 years, Purdue University has maintained a national database of agriculture-related entrapment cases that have occurred in loose agricultural material. At present, 391 documented fatal and non-fatal entrapments from the U.S. and Canada make up the Purdue University Agricultural Entrapment Database. In order to specifically study fatal cases of entrapments in grain bins located on farms, the database was reviewed, 181 cases were identified using specific criteria, and the results were summarized. Approximately five cases per year were identified between 1966 and 1998, representing 18 states and one Canadian province. Entrapments were generally reported more often in the top corn-producing states and during the months of November, December, January, March, and June. In 24% of the cases in which the victim's age was known, the victims were younger than 16. Children and adolescents younger than 16 were more often fatally entrapped in June than in any other month. For cases in which the product was known, corn was the agent of injury in 53% of the cases and was frequently found to be out-of-condition. At the time of entrapment, victims were involved with bin unloading activities in 76% of the cases in which the activity was identified. These findings are being used to design new injury prevention strategies, including educational materials and recommendations for engineering controls that focus on primary causative factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».