Use of seat belts in rural Alberta: an observational analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper details an observational study that estimates rates for wearing seat belts in rural Alberta and compares them with rates derived from a similar study conducted in 1999. METHOD: Direct observations of drivers and front-seat passengers of 72,593 light-duty vehicles were carried out at 334 survey locations in communities with populations of fewer than 25,000, throughout northern, central and southern Alberta. In addition to seat belt use, information collected included vehicle type, gender of drivers and passengers and, at intersections controlled by a stop sign, whether or not the vehicle came to a complete stop. RESULTS: The results indicate that in 2001 in rural Alberta the estimated proportion of driver and front-seat passengers of light-duty vehicles using seat belts was 76.1%. When compared with 1999 data, this represents a 6.9% increase in seat belt wearing rates. The data was desegregated further to show differential wearing rates between drivers of different vehicle types, males and females, drivers and passengers, and between those who came to a complete stop at a stop sign and those who did not. The time of day in which data collection took place also had some influence on seat belt wearing rates. DISCUSSION: This study contributes valuable information to programs and initiatives that aim to increase the use of seat belts in rural Alberta.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».