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Enregistrement W2143532111 · doi:10.1136/ip.6.2.76

Still more on helmets: setting an example

2000· article· en· W2143532111 sur OpenAlexaboutno aff
I B Pless

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlHuman factors and ergonomicsSuicide preventionInjury preventionEngineeringOccupational safety and healthForensic engineeringMedical emergencyTransport engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol: the ubiquitous risk factorThis issue includes four papers that draw attention to one of the most important causes of injury in all age groups and in every part of the world-alcohol.In particular, the papers address impaired drivers.The first is an original article pointing to the benefits of laws that penalize drivers whose blood alcohol content (BAC) exceeds 0.08% by weight (p 109).In view of the growing evidence to which this paper adds substantially, it is diYcult to understand why so many constituencies tolerate higher limits.It is even more diYcult to fathom why, whatever the limits, more impaired drivers are not apprehended or, when they are, why they are not punished more severely.These issues are addressed in the second paper-one that we hope will be the first of many written by from a lawyer's perspective (p 96).The senior author, Robert Solomon, is the legal advisor to the Canadian branch of Mothers Against Drunk Driving (MADD).Although the statistics in this paper only reflect the experience in one province, my guess is that the issues these data point to are commonplace, not only elsewhere in Canada but also world wide.In spite of limitations in the data system itself, the findings clearly point to serious flaws in how both the police and the legal system address impaired driving.Set aside the legal subtleties and look at the larger picture the findings present.As someone who has been spared personal experience with drunk driving, I find the results extremely disturbing.Imagine, then, how the families of victims must feel about this "system" that is supposed to deter.Because most injury prevention initiatives depend on lay persons for their success, I asked the vice president of MADD in the US, Wendy Hamilton, to present it as a Featured Program (p 90).Anyone familiar with this amazing program is bound to be impressed with its many accomplishments.Sadly, its origins and continued strength derive almost entirely from needless personal tragedies.There are many such programs in other countries and each deserves similar recognition.Finally, because impaired driving is dealt with so diVerently from one country to another, I asked Kathryn Stewart of the Pacific Institute for Research and Evaluation to write a guest editorial on this issue (p 80).She graciously agreed.Her superb contribution draws attention to how international the eVort has been to conquer this problem.Not surprisingly, perhaps, the country with the lowest tolerated level is Sweden, 0.02%.Stewart's editorial also

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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