Death and Injury Due to All-Terrain Vehicles - A Disturbing Trend
Notice bibliographique
Résumé
out position statements on the use of all-terrain vehicles by children.ThinkFirst Canada and its chapters across the country, through its funding of injury prevention research such as Lord's study, as well as its strong injury prevention message in schools and the media continues to play a major role.Advocacy such as this, by individual physicians or specialty societies serves to educate the public and pressure governments to act to improve safety.Given the significant number of brain and spinal injuries associated with ATV use, the Canadian Neurological Sciences Federation and its member organizations can and should play an important role in advocating for safer use of ATVs.Manufacturers of ATVs must also play a role.In response to an unacceptable risk of rollover, three-wheeled ATVs are no longer manufactured.The ATV industry must continue to develop and implement safety features to help make the risk of injury as low as possible.The neuroscience community in Canada, in large measure led by the Herculean efforts of Charles Tator through his founding and leadership of ThinkFirst Canada, has already made demonstrable inroads in reducing serious head and spine injury among Canadians.This study underscores the need to continue to expand our efforts through education, legislation and advocacy to prevent ATV-related injuries.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».