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Enregistrement W2893499266 · doi:10.1136/injuryprevention-2018-safety.520

PW 2267 Survey of public knowledge regarding vehicle submersion: sinking characteristics, escape strategies and public advice

2018· article· en· W2893499266 sur OpenAlexaffabout
Gordon G. Giesbrecht, Gerren K. McDonald, Cheryl Moser, Kartik Kulkarni

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmersion (mathematics)Poison controlForensic engineeringEngineeringComputer securityPsychologyMedical emergencyComputer scienceMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Purpose</h3> Vehicle submersion has one of the highest fatality rates for any type of single-vehicle incidents, accounting for up to 10% of drownings in industrialized nations. A survey was conducted to determine current public Knowledge, Attitudes and Practice regarding vehicle submersion accidents, escape strategies and protocols. <h3>Method</h3> Eighty-two respondents were surveyed at a public event in Winnipeg, Canada. <h3>Results</h3> Although most respondents (87%) had knowledge of vehicle submersion events, most (86.6%) felt there was minimal risk of being involved in a vehicle submersion personally, and most (82%) thought that they would likely survive such an event. Most respondents (90%) selected a ‘successful’ initial action (e.g., SEATBELTS off, or WINDOWS open) that could lead to escape and survival during vehicle submersion. However, other responses indicated the chances of completing an entire self-rescue sequence (SEATBELTS off, WINDOWS open, OUT, CHILDREN first; SWOC) is less likely. In the event that a window needs to be broken, the chances of success decrease. Only 70% of respondents appropriately chose a side window to break if necessary (front and rear windshields are laminated and cannot be broken). Even less (57%) identified objects to use, that could likely break a side window. Only 13 (16%) respondents had a proper window breaking tool in their vehicle, and none had their tool installed in the best location that is visible and reachable (hanging from the rearview mirror). <h3>Conclusions</h3> Most people were aware of vehicle submersions. Few respondents felt this scenario posed a significant risk to themselves, and there was limited knowledge related to vehicle sinking characteristics and the SWOC escape strategy. Thus, more work is required for further research and public education initiatives to prevent vehicle submersion incidents, and to teach the ‘SEATBELTS off, WINDOWS open, OUT, CHILDREN first’ protocol, to prevent vehicle submersion deaths. <h3>Funding</h3> NSERC, Canada.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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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