Notice bibliographique
Résumé
Data about the mortality risk of scheduled passenger air travel over 2000–2007 around the world is examined in this paper. Worldwide, the average passenger death risk per scheduled flight over 2000–2007 was about one in 3.0 million. However, much as the center of mass of a doughnut is the center of the hole—where there is no mass—the worldwide average represents the actual risk level in few if any countries. The data support a three-population risk model across nations, in which the differences in death risk are not statistically significant within groups but are highly significant across groups. The safest nations are the traditional first-world countries (e.g., Canada, Japan), with a death risk per flight of about 1 in 14 million. Next safest are those developing-world nations that have either have recently attained first-world status (e.g., Singapore, South Korea) or are classified by experts as newly industrialized (e.g., Brazil, China) Their aggregrate death risk per flight was about 1 in 2 million. The least safe nations statistically are remaining developing-world countries, with a death risk per flight of about 1 in 800,000. In terms of relative risk, divergences within the developing world are modest compared to the overall difference between the first and developing worlds. The observed risk pattern might reflect a confluence of economic and cultural factors.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».