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Enregistrement W2891703687 · doi:10.1515/ijamh-2018-0086

Awareness of bicycle light use of young adults

2018· article· en· W2891703687 sur OpenAlexaffabout
Ronald Chow, Drew Hollenberg, Jaclyn Viehweger, Sydney LaPierre, Trevor Pettit, Harrison Hui, Raissa Dzulynsky

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adolescent Medicine and Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionInjury preventionYoung adultHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthPoison controlSunsetPsychologyMedicineGerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helmet use amongst bicyclists has been well documented in recent literature. Helmet use is not the only measure cyclists can take to reduce their chance of crashes. Many places, in addition to mandating helmet use by law for youths, also require bicycle lights to be used under low-light conditions (i.e. during sunrise, during sunset and at night). The aim of this study was to investigate the awareness of bicycle light use amongst young adults, with respect to the legalities and also utility of lights while cycling. An anonymous survey was developed and circulated to young adults in Canada, Ireland and the United States of America. A total of 112 individuals completed the survey. Only 13% of individuals had an unsatisfactory knowledge of bicycle light use. As knowledge is the first step towards advocating for new measures, young adults seem well -versed with respect to bicycle light use and may be able to be targeted to increase bicycle light use. Frequency of commute was related to the knowledge of bicycle light use; those who commuted more regularly were more knowledgeable. This study, however, was composed primarily of young adults residing in Canada. Future studies could investigate knowledge among young adults who reside in a region that more regularly commutes using a bicycle, to see whether this trend holds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,343 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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