Notice bibliographique
Résumé
Many countries around the world have what is known as a Good Samaritan Law, protecting the rights of those citizens that go out of their way to help those in need, most commonly in emergency situations. This protection may well be a step in the right direction, but does not address the fundamental issue of first aid knowledge. If more people were trained in this life-saving skill, businesses and the general public would have greater confidence in knowing that valuable help was at hand. Up to 150 000 people die each year in situations where first aid may have made the difference – four times the number who die each year from the biggest cause of cancer or the equivalent of the entire population of Basingstoke. Our research found that almost two thirds of the general public wouldnt feel confident in administering first aid in an emergency. Even more disturbingly, a quarter would stand by and do nothing, hoping that someone else knows first aid. In spite of these alarming statistics, the UK like many other countries is still guilty of treating first aid as a legislative requirement, rather than a necessary life skill. In communities where medical services might not be easily available, a little first aid knowledge could go a long way. Richard Evens, commercial training director, St John Ambulance, will discuss the importance of first aid knowledge for citizens of all ages, giving examples of where these skills have made a difference between life and death.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,021 |
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 ».