The effects of provincial bicycle helmet legislation on helmet use and bicycle ridership in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bicycle helmet legislation has been variably implemented in six of 10 Canadian provinces. The objectives of this study were to determine the association between the comprehensiveness of helmet legislation and both helmet use and bicycle ridership. METHODS: Analysis of helmet use was based on data from the 2005 Canadian Community Health Survey (CCHS) and included respondents from three Canadian provinces (Saskatchewan, Ontario, and Nova Scotia). Analysis of bicycle use was based on data from the 2000-01, 2003, 2005, and 2007 cycles of the CCHS and included respondents from all provinces. In the time between the 2000-01 and 2007 cycles, two provinces (Prince Edward Island (PEI) and Alberta) implemented helmet legislation. RESULTS: Helmets were reportedly worn by 73.2% (95% CI 69.3% to 77.0%) of respondents in Nova Scotia, where legislation applies to all ages, by 40.6% (95% CI 39.2% to 42.0%) of respondents in Ontario, where legislation applies to those less than 18 years of age, and by 26.9% (95% CI 23.9% to 29.9%) of respondents in Saskatchewan, where no legislation exists. Though legislation applied to youth in both Ontario and Nova Scotia, helmet use was lower among youth in Ontario than among youth in Nova Scotia (46.7% (95% CI 44.1% to 49.4%) vs 77.5% (95% CI 70.9% to 84.1%)). Following the implementation of legislation in PEI and Alberta, recreational and commuting bicycle use remained unchanged among youth and adults. CONCLUSIONS: Canadian youth and adults are significantly more likely to wear helmets as the comprehensiveness of helmet legislation increases. Helmet legislation is not associated with changes in ridership.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».