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Enregistrement W2165173352 · doi:10.2147/ijgm.s27049

Driving deaths and injuries post-9/11

2011· article· en· W2165173352 sur OpenAlexaff
Raywat Deonandan, Backwell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of General Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCase fatality rateInjury preventionCrashOccupational safety and healthTerrorismPoison controlSuicide preventionPublic healthEnvironmental healthMedical emergencyHuman factors and ergonomicsDemographyLawPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In the days immediately following the terror attacks of 9/11, thousands of Americans chose to drive rather than to fly. We analyzed highway accident data to determine whether or not the number of fatalities and injuries following 9/11 differed from those in the same time period in 2000 and 2002. METHODS: Motor crash data from the National Highway Traffic Safety Administration's Fatality Analysis Reporting System were analyzed to determine the numbers and rates of fatalities and injuries nationally and in selected states for the 20 days after September 11, in each of 2000, 2001, and 2002. RESULTS: While the fatality rate did not change appreciably, the number of less severe injuries was statistically higher in 2001 than in 2000, both nationally and in New York State. CONCLUSIONS: The fear of terror attacks may have compelled Americans to drive instead of fly. They were thus exposed to the heightened risk of injury and death posed by driving. The need for public health to manage risk perception and communication is thus heightened in an era of global fear and terrorism.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,225

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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