Building the injury field in North America: the perspective of some of the pioneers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After the publication in 1985 of Injury in America and the establishment of an injury center at the Centers for Disease Control, there was a concerted attempt to create an "injury field." MAIN BODY: Thirty-six (36) pioneers in the injury prevention field responded to questions about the major accomplishments and failures of their profession since the publication of the seminal Institute of Medicine report Injury in America in 1985. Much has been accomplished. Indeed, it is difficult to believe that before the 1990s there was no federal agency focused on preventing fall injuries, drownings, sport concussions or bullying in schools. There was no readily available surveillance data on fatal injuries, no national associations of injury researchers or practitioners, no American Public Health Association (APHA) injury and emergency health services (ICEHS) section and few injury journals. Hardly anyone wore seatbelts and virtually no cigarettes were fire-safe. Sadly, there has been little success at limiting firearm and overdose deaths as injury prevention remains a step-child in the health field with funding not nearly commensurate to the size of the problem. Training in effective advocacy has been proposed both to help attract funding and reduce injuries. CONCLUSION: Injury prevention pioneers have much to teach current public health students, researchers and practitioners about the history and future of the field.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».