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Enregistrement W2153097401 · doi:10.1076/icsp.8.3.179.3350

Adolescent injuries in relation to economic status: An international perspective

2001· article· en· W2153097401 sur OpenAlexaboutno aff
Joanna Mazur, Peter C. Scheidt, Mary D. Overpeck, Yossi Harel, Michal Molcho

Notice bibliographique

RevueInjury Control and Safety Promotion · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlemishContext (archaeology)Suicide preventionPoison controlInjury preventionOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsPsychological interventionMultinational corporationEpidemiologyMedicineEnvironmental healthDemographyPsychologyGeographyPolitical scienceNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injuries account for a large proportion of morbidity and needs for medical care in otherwise generally healthy school children. Improved understanding of the social context of injuries could help to focus more effective injury prevention interventions. The Health Behavior in School-Aged Children (HBSC) study is a multinational quadrennial school-based survey conducted since 1983, using representative samples of 11, 13 and 15-year-old students. In 1997–98, 12 countries (Flemish Belgium, Canada, England, Estonia, Hungary, Israel, Lithuania, Poland, Republic of Ireland, Sweden, Switzerland, and the USA) collected information regarding the epidemiology of medically attended non-fatal injuries among school children, thus providing an opportunity to investigate the relationship between the influence of social and economic status and of risk of injury. This study also provides an opportunity to examine the relationships from an international perspective and to show similarities and differences between different countries. The application of the same standard questionnaire in different countries permits analyses of a large sample by combining results obtained from all participating HBSC members.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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