Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fatalities at music festivals are seldom reported in the academic literature, making it difficult to understand the full scope of the issue. This gap in our knowledge makes it challenging to develop strategies that might reduce the mortality burden. It is hypothesized that the number of fatalities is rising. Building on earlier research, two further years of data on mortality at music festivals was analyzed. Methods: Synthesis of grey/academic literature. Results: The grey literature for 2016-2017 documented a total of 201 deaths, including both traumatic (105; 52%) and non-traumatic (96; 48%) causes. Deaths resulted from acts of terror (n = 60), trampling (n = 13), motor-vehicle-related (n = 10), thermal injury (n = 6), shootings (n = 5), falls (n = 4), structural collapses (n = 3), miscellaneous trauma (n = 2), and assaults (n = 2). Non-traumatic deaths included overdoses/poisonings (n = 41), miscellaneous causes (n = 36), unknown/not reported (n = 18), and natural causes (n = 1). The majority of non-trauma-related deaths were related to overdose (44%). No academic literature documented fatalities that occurred while attending a music festival during 2016 or 2017. Discussion: Reports of fatalities at music festivals are increasingly common. However, the data for this manuscript were drawn primarily from media reports, a data source that is problematic. Currently no rigorous reporting system for fatalities exists. In the context of safety planning for mass gatherings, a standardized method of reporting fatalities would inform future planning and safety measures for festival attendees. The hypothesis that mortality rate reporting increased was substantiated. However, the proliferation of music festivals, the increase in attendance at these events, and the overall increase in internet usage may have influenced this outcome.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».