What Do We Know About Firearms in Canada?: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Justin Trudeau, the Prime Minister of Canada, recently called for an examination on firearm legislation and for research evidence on best practices to curb gun violence. He also publicly discussed the need to look at the best available evidence to make decisions about firearms in Canada. In light of this, a systematic review of Canadian firearms research was initially attempted; however, searches yielded few results. Given this fruitless finding, a systematic scoping review was conducted of all peer-reviewed, empirical research on firearms in Canada from January 2000 to December 2018 to determine what is the nature and scope of the firearms literature in Canada, as well as what the research findings indicate. Results of the review revealed that the overall volume of peer-reviewed, empirical literature produced during this 18-year period was exceptionally low. In addition, we found significant gaps in the literature, which can impede any future 'evidence-based' approach to firearms in Canada. We discuss these gaps and propose directions for future research to produce better informed Canadian gun policy.
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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 | 0,032 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».