Assessing inter-rater agreement of environmental audit data in a matched case-control study on bicycling injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Environmental audit tools must be reliable in order to accurately estimate the association between built environmental characteristics and bicycling injury risk. OBJECTIVE: To examine the inter-rater agreement of a built environment audit tool within a case-control study on the environmental determinants of bicycling injuries. METHODS: Auditor pairs visited locations where bicycling injuries occurred and independently recorded location characteristics using the Systematic Pedestrian and Cyclist Environmental Scan (SPACES). Two case groups were defined: (1) where a bicyclist was struck by a motor-vehicle (MV) and (2) where the bicyclist's injuries required hospitalisation. The two corresponding control groups were (1) where non-MV bicycle-related injuries occurred and (2) where minor bicycle-related injuries occurred. Inter-rater reliability of each item on the tool was assessed using observed agreement and κ with 95% CI. RESULTS: Ninety-seven locations were audited. Inter-observer agreement was generally high (≥95%); most items had a 1-2% difference in responses. Items with ≥5% differences between raters included path condition, slope and obstructions. For land use, path and roadway characteristics, κ ranged from 0.3 for presence of offices and cleanliness to 0.9 for schools and number of lanes; overall, 78% of items had at least substantial agreement (κ≥0.61). For bicyclists struck by a MV the proportion of items with substantial agreement was 60%, compared with 73% for non-MV related injuries. For hospitalisations and minor bicycle-related injuries, 76% of items had substantial agreement. CONCLUSIONS: Agreement was substantial for most, but not all SPACES items. The SPACES provides reliable quantitative descriptions of built environmental characteristics at bicycling injury locations.
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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 | 0,077 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».