Gender differences in the occurrence of farm related injuries.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To use national surveillance data in Canada to describe gender differences in the pattern of farm fatalities and severe injuries (those requiring hospitalisation). METHODS: Data from the Canadian Agricultural Injury Surveillance Program (CAISP) included farm work related fatalities from 1990 to 1996 for all Canadian provinces and abstracted information from hospital discharge records from eight provinces for the five fiscal years of 1990 to 1994. Gender differences in fatalities and injuries were examined by comparison of proportions and stratified by sex, injury class (machinery, non-machinery), and age group. RESULTS: Over the six year period of 1990 to 1996 there were approximately 11 times as many agriculture related fatalities for males compared to females (655 and 61, respectively). The most common machinery mechanisms of fatal injuries were roll-over (32%) for males and run-over (45%) for females. Agricultural machinery injuries requiring hospitalisation showed similar patterns, with proportionally more males over age 60 injured. The male:female ratio for non-machinery hospitalisations averaged 3:1. A greater percentage of males were struck by or caught against an object, whereas for females, animal related injuries predominated. CONCLUSIONS: Gender is an important factor to consider in the interpretation of fatal and non-fatal farm injuries. A greater number of males were injured, regardless of how the occurrence of injury was categorised, particularly when farm machinery was involved. As women increasingly participate in all aspects of agricultural production, there is a need to collect, interpret, and disseminate information on agricultural injury that is relevant for both sexes.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».