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Enregistrement W2167513374 · doi:10.24095/hpcdp.31.3.03

Patterns of fatal machine rollovers in Canadian agriculture

2011· article· en· W2167513374 sur OpenAlexafffundvenueabout
J DeGroot, C Isaacs, William Pickett, RJ Brison

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensQueen's UniversityKingston General Hospital
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésRollover (web design)TowingAeronauticsForensic engineeringEngineeringComputer scienceAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Our objectives were to examine the activities and circumstances associated with agricultural machine-related rollover fatalities. METHODS: We identified agricultural machine rollover fatalities recorded by the Canadian Agricultural Injury Surveillance Program (CAISP) in 1990-2005. We determined sideways and backwards rollovers by year, age and sex of the victims, agricultural season, machine type, and the activity, circumstances and location of the injury event. RESULTS: The annual rate of rollover fatalities in Canada was 9.1 per 100,000 farm operations. Rollover fatalities decreased to 30% of baseline over the 16-year study period (p = .004). Fatal rollovers most often occurred among men aged 50-69 years and 60-79 years for sideways and backwards rollovers, respectively. DISCUSSION: Sideways rollovers occur when driving across an incline or at the edge of a ditch bordering a roadway or field. Backwards rollovers occur when driving up an incline, towing or extracting stuck machines, pulling stumps or trees, and towing implements or logs. Primary prevention programs for rollover injuries should target these identified patterns of injury.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,444

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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