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Enregistrement W2893383874 · doi:10.1136/injuryprevention-2018-safety.136

PW 0373 Evaluation of the vision zero school safety zones program in the city of toronto- policy makers and researchers working together

2018· article· en· W2893383874 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensToronto Public HealthParachuteUniversity of TorontoYork UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorTimelineEnforcementIncentivePublic relationsPsychological interventionOccupational safety and healthPlan (archaeology)Poison controlBusinessWork (physics)EngineeringPolitical scienceMedicineEnvironmental healthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The City of Toronto adopted its Vision Zero Road Safety Plan in July 2016, with its focus on eliminating motor vehicle collisions that result in death and serious injuries. The safety plan emphasizes a collaborative and integrative approach, involving multiple stakeholders. One of the Plan’s six areas of emphasis is on school children. Stakeholders from public health, the public school board, the police, a not-for- profit organization and academic researchers have worked with the City of Toronto’s Transportation Services Division to identify a package of interventions to create School Safety Zones. New interventions include physical environment changes, enforcement activities, education and support from a school traffic management facilitator. The Plan is intended to be evidence-based and data-driven. Therefore, it is essential that policy makers and researchers work together to develop appropriate evaluation strategies. Several challenges to policy makers and researchers working together exist; most of which can be overcome using a collaborative process. For example, funding cycles and priorities of granting agencies to fund academic research may not match the timelines and priorities of policy makers. Researchers prefer evidence-based priority setting and random selection to enhance scientific validity, whereas policy makers also consider political priorities and community interests. Although researchers would ideally like to maximize sample size, policy makers often have fiscal restraints. The definition of meaningful and valid outcome measurements is a challenge. Fatal and severe collisions are relatively rare, so proxy measures must be agreed upon prior to the evaluation. Regular meetings of stakeholders will help ensure evaluation that is meaningful to policy makers and scientifically sound. This process will lead to a strategy to be used by City of Toronto, Transportation Services to evaluate the effectiveness of their school zone safety interventions and can provide a model for future evaluations of Vision Zero Road Safety Plan interventions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,294 · 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