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Enregistrement W2524496345 · doi:10.2519/jospt.2016.0113

Preventable Injuries/Fatalities Due to Distracted Driving: A Call for a Coordinated Action

2016· editorial· en· W2524496345 sur OpenAlexaboutno aff
Karen F. Bowman, Robyn Robertson

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistracted drivingAction (physics)Call to actionMedical emergencyPoison controlAeronauticsInjury preventionPsychologyComputer securityMedicineEngineeringComputer scienceAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, distracted driving has emerged as one of the most prominent global road safety concerns. The singular and combined efforts of many organizations, such as Drop It And Drive (DIAD) and the Traffic Injury Research Foundation (TIRF), have identified the need for partnerships, shared information, and access to interpretable research findings to guide decision making and to identify effective strategies to reduce, if not eliminate, preventable injuries/fatalities from distracted driving, including whiplash-associated disorders. This editorial describes activities in 5 target areas identified in our environmental scan in Canada: (1) provincial/territorial government strategies, (2) enforcement, (3) data collection and measurement, (4) awareness campaigns, and (5) legislation. We will also reinforce the potential benefits of seeking and establishing meaningful interdisciplinary partnerships to reduce distracted driving across the globe. Finally, this editorial provides an example of how these interdisciplinary partnerships can help reduce preventable, life-altering injuries/deaths caused by distracted driving. J Orthop Sports Phys Ther 2016;46(10):818-821. doi:10.2519/jospt.2016.0113.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0130,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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