Mandatory helmet legislation and children's exposure to cycling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mandatory helmet legislation for cyclists is the subject of much debate. Opponents of helmet legislation suggest that making riders wear helmets will reduce ridership, thus having a negative overall impact on health. Mandatory bicycle helmet legislation for children was introduced in Ontario, Canada in October 1995. The objective of our study was to examine trends in children's cycling rates before and after helmet legislation in one health district. SETTING: Child cyclists were observed at 111 preselected sites (schools, parks, residential streets, and major intersections) in the late spring and summer of 1993-97 and in 1999, in a defined urban community. PARTICIPANTS: Trained observers counted the number of child cyclists. The number of children observed in each area was divided by the number of observation hours, resulting in the calculation of cyclists per hour. MAIN OUTCOME MEASURE: A general linear model, using Tukey's method, compared the mean number of cyclists per hour for each year, and for each type of site. RESULTS: Although the number of child cyclists per hour was significantly different in different years, these differences could not be attributed to legislation. In 1996, the year after legislation came into effect, average cycling levels were higher (6.84 cyclists per hour) than in 1995, the year before legislation (4.33 cyclists per hour). CONCLUSION: Contrary to the findings in Australia, the introduction of helmet legislation did not have a significant negative impact on child cycling in this community.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».