A Study on Fire Data Analysis in Korea, Japan and USA(3) Deaths and Injuries Due to Fires
Notice bibliographique
Résumé
The following matters were confirmed through the analysis of casualties due to fires in Korea, Japan, and the U.S. in this paper. 1 Korean statistics are not the most detailed of the three countries about casualties due to fires, so we need to have detailed statistics of them on casualties more. 2. Korean deaths are the lowest by 10-11 people due to fires per one million of population. Those of Japan are 15-17 and about 12 people in the U.S.; decreased about 2/3 only for a quarter of a century. 3. Korean deaths are on the decrease about 1.5 people per 100 cases due to fires,3.5 in Japan and 0.2-0.3 in the U.S. Likewise, Korean injuries are on the decrease per 100 cases due to fires From 14.9 in 1977 to 5.1 in 2001 and 5.3 in 2002. In the U.S., the figure was 1.0-1.6. but after the year 1994, it was 1.2 or so. It tends to some increase to 2.6-2.8 in Japan. Therefore, when fires are happened, the death probability is the highest in Japan and 15 times higher than that of the U.S. The injury probability is the highest in Korea and 5 times higher than that of the U.S. 4. Fire deaths rate is the highest in the U.S. about due to home fires (including apartments) among all deaths. Japan tends to decrease of . Recently, in case of Korea. it is similar level to that of Japan. 5. Korean aged people of 65 years old and over exceeded by in 2000 and entered an aging society, so It Is time to Investigate and take effect policies to reduce the death of the aged . Japan has ahead a super-aged society that exceeds of the people over the age 65, and many of them die of fire. Consequently, Japan has taken effect policies to reduce deaths from 10 years or more than before. Therefore, it is a good proposal to analyze the policies of Japan deeply and study introduction of them.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».