Notice bibliographique
Résumé
Traffic accidents are the most prevalent cause of death in developed countries between the ages of 1-33 years. In spite of a low motorization level in Israel, the rate of injury per 100,000 residents in Israel (2.8) was higher than in the US (1.8), NZ (1.7), Canada (1.7), Japan (1.3) and most European countries. The worst injuries were among pedestrians; particularly children aged 1-9 years and elderly (70+ years). In the past decade there have been significant advances in trauma care in Israel. Major strides included the foundation of trauma centers in hospitals, the establishment of the National Council for Trauma and the National Center for Trauma and Emergency Medicine Research at the Gertner Institute that coordinates the national trauma registry. One of the primary aims of the registry was to provide data to support decision-makers in setting national policy for accident prevention. The Israeli Police Department provides data on traffic accident victims to the Israeli Central Bureau of Statistics (CBS) which publishes the national figures. In their article in this edition of the journal, Dr Peleg and Dr. Aharonson-Daniel present a grave concern regarding the fact that details of over 50% of hospitalized traffic accident victims were not reported to the CBS by the police, including data on the severely injured casualties. Traffic accidents are a major cause of loss of life and disability, creating a heavy economic burden on the state and the health care system. Hence, the authors recommend establishing a national database which will combine data from medical and other sources and present the complete comprehensive picture of traffic accident injuries. Such a database will improve the decision-making process, providing more focused data to enhance the preparation and dissemination of appropriate injury prevention policies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,025 |
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 ».