The Number Needed to Enjoin As a Novel Metric to Evaluate the Degree of Infringement of Civil Rights: A Case Study Using Seat Belt Laws
Notice bibliographique
Résumé
Background: Road traffic accidents are the leading cause of accidental death in the United States and are projected to be the fourth leading cause of death worldwide by 2030. However, many jurisdictions face resistance to seat belt laws on principle and legislators have been hesitant to tighten existing laws or strengthen enforcement. Using seat belt laws in Canada and the US as a case study, I introduce the number needed to enjoin to help illustrate the degree to which a law infringes on a civil right, such as primary and secondary seat belt law. I discuss how the metric can help illuminate how different jurisdictions value freedom from a law, and further show how the metric can be used to justify certain policy decisions from state to state. Methods and Findings: I utilized Transport Canada’s National Collision Database to conduct a retrospective cohort analysis on 714,239 motor vehicle occupants over age 10 involved in a police-reported collision between 1999-2012. A multinomial logistic regression model was used to determine the effectiveness of seat belts in preventing a fatality or hospital admission within 30 days of the collision. A sensitivity analysis was performed to examine the impact of air bags on our findings. I also developed a number needed to enjoin as a metric to assist legislators in assessing the impact of strengthened laws on individual liberties. After adjusting for various person and collision-level characteristics, non-belted occupants were 17.7 (99% CI 15.3-20.5) times more likely to be killed and 6.3 (99% CI 5.8-6.8) times more likely to be hospitalized than belted occupants involved in a collision. The sensitivity analysis examined the effect of air bags on our findings found belted. I found the number needed to enjoin for a jurisdiction such as New Hampshire with no seat belt law to be 113. Conclusions: The benefits of seat belts in preventing fatalities and injuries requiring hospitalization have been underestimated. Legislators ought to consider the significant benefits compared to the tradeoffs against personal liberties to improve road safety. The number needed to enjoin may be a useful aid to assist policymakers in assessing the tradeoffs.
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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 | 0,014 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».