Notice bibliographique
Résumé
Countries with high cycling rates have national, school-based, mandatory cycling education programs; however, in North America, cycling education is diverse and disparate. The aim of this project was to understand what cycling safety content was delivered in Canadian jurisdictions and how training materials aligned with scientific evidence. Cycling safety literature was reviewed, and cycling education materials were compiled from drivers' licensing and cyclist education programs. The education materials were compared with the scientific evidence found in cycling safety literature to determine agreements, disagreements, or gaps. Fifty-six scientific articles focused on crash or injury risk, injury severity, or other safety outcomes and met the project's inclusion criteria. The evidence in these articles covered bicycling operations, visibility and safety gear, road characteristics, route types, and bicycle–motor vehicle interactions. Forty-eight training materials for cyclists, drivers, or both were gathered from 12 provincial and territorial driver's licensing jurisdictions, five municipalities, and seven advocacy organizations. Materials covered bicycle fit and maintenance, rules of the road, bicycle operations, visibility and safety gear, bicycle–motor vehicle interactions, route characteristics, and route types. Most education topics were supported by scientific evidence, except topics related to legislation or common sense. Evidence on motor vehicle passing distances conflicted with some educational material guidance about where to cycle on the road. A gap in the educational materials was the relative safety of different route infrastructure, important for route planning. This research illustrated the diversity of cycling education in Canada and revealed areas in which education materials could be modified to align with scientific evidence on safe cycling.
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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 | 0,204 | 0,575 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,039 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».