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Enregistrement W2183231954 · doi:10.1080/15389588.2015.1061661

Did Child Restraint Laws Globally Converge? Examining 40 Years of Policy Diffusion

2015· article· en· W2183231954 sur OpenAlexaff
José Ignacio Nazif‐Muñoz

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthGross domestic productPer capitaPopulationPoison controlVariablesGross national incomeEconomic growthEconomicsPolitical scienceLawDemographyEnvironmental healthSociologyStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of the current study is to determine what factors have been associated with the global adoption of mandatory child restraint laws (ChRLs) since 1975. METHODS: In order to determine what factors explained the global adoption of mandatory ChRLs, Weibull models were analyzed. To carry out this analysis, 170 countries were considered and the time risk corresponded to 5,146 observations for the period 1957-2013. The dependent variable was first time to adopt a ChRL. Independent variables representing global factors were the World Health Organization (WHO) and World Bank's (WB) road safety global campaign; the Geneva Convention on Road Traffic; and the United Nation's (UN) 1958 Vehicle Agreement. Independent variables representing regional factors were the creation of the European Transport Safety Council and being a Commonwealth country. Independent variables representing national factors were population; gross domestic product (GDP) per capita; political violence; existence of road safety nongovernmental organizations (NGOs); and existence of road safety agencies. Urbanization served as a control variable. To examine regional dynamics, Weibull models for Africa, Asia, Europe, North America, Latin America, the Caribbean, and the Commonwealth were also carried out. RESULTS: Empirical estimates from full Weibull models suggest that 2 global factors and 2 national factors are significantly associated with the adoption of this measure. The global factors explaining adoption are the WHO and WB's road safety global campaign implemented after 2004 (P <.01), and the UN's 1958 Vehicle Agreement (P <.001). National factors were GDP (P <.01) and existence of road safety agencies (P <.05). The time parameter ρ for the full Weibull model was 1.425 (P <.001), suggesting that the likelihood of ChRL adoption increased over the observed period of time, confirming that the diffusion of this policy was global. Regional analysis showed that the UN's Convention on Road Traffic was significant in Asia, the creation of the European Transport Safety Council was significant in Europe and North America, and the global campaign was in Africa. In Commonwealth and European and North American countries, the existence of road safety agencies was also positively associated with ChRL adoption. CONCLUSIONS: Results of the world models suggest that the WHO and WB's global road safety campaign was effective in disseminating ChRLs after 2004. Furthermore, regions such as Asia and Europe and North America were early adopters since specific regional and national characteristics anticipated the introduction of this policy before 2004. In this particular case, the creation of the European Transport Safety Council was fundamental in promoting ChRLs. Thus, in order to introduce conditions to more rapidly diffuse road safety measures across lagging regions, the maintenance of global efforts and the creation of road safety regional organizations should be encouraged. Lastly, the case of ChRL convergence illustrates how mechanisms of global and regional diffusion need to be analytically differentiated in order better to assess the process of policy diffusion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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