Notice bibliographique
Résumé
A recent UNICEF study of Organization of Economic Cooperation and Development (OECD) countries found that injury is the leading cause of death among children in each of the 26 countries examined (see CMAJ 2001; 164[10]:1483). The annual death rate due to injury is highest in Korea (25.6 per 100 000 children) and lowest in Sweden (5.2 per 100 000); the rate for Canadian children is 9.7 per 100 000. Traffic accidents accounted for 41% of child deaths by injury among OECD countries, with the highest rates being found in Greece (62%) and Italy (54%). The rate of child death due to traffic accidents was lowest in Mexico (30%) and Japan (36%). Traffic deaths represent 44% of all child deaths by injury in Canada. Drowning accounted for 15% of all child deaths by injury in the OECD, while 7% were attributed to fire, 4% to falls, 2% to poisoning and 1% to firearm accidents; other unintentional injuries account for 16% of deaths. Intentional injuries accounted for the remaining 14% of child deaths. Fire accounts for proportionately more child deaths in Canada than the OECD average (10% compared with 7%), while falls and drowning account for fewer (2% versus 4% for falls, and 13% compared with 15% for drowning). For the OECD as a whole, and for each country, boys are more likely than girls to die as a result of injury (15.9 per 100 000 vs. 9.2 per 100 000). This disparity between the sexes is most pronounced in Ireland, where the boy–girl ratio for injury-related death is 2.3:1, and least pronounced in Sweden, where the ratio is 1.34:1; the Canadian ratio is 1.61:1.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,024 |
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 ».