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Enregistrement W3086942951 · doi:10.24095/hpcdp.40.9.04

The Canadian Bikeway Comfort and Safety (Can-BICS) Classification System: A common naming convention for cycling infrastructure

2020· article· en· W3086942951 sur OpenAlexafffundvenueabout
Meghan Winters, Moreno Zanotto, Gregory Butler

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAlcohol consumptionEnvironmental healthMedicineHumanitiesAlcoholArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Reporting on alcohol use among women of reproductive age in Canada addresses a major gap in evidence. METHODS: We assessed the prevalence of weekly and heavy alcohol consumption among women aged 15 to 54 years by sociodemographic characteristics, province of residence and concurrent use of other substance(s) using data from the 2019 Canadian Community Health Survey. RESULTS: Of the target population, 30.5% reported weekly and 18.3% reported heavy alcohol consumption in the past year. Prevalence varied by sociodemographic characteristics, province and substance use. The most notable and significant differences were to do with cannabis use and smoking. CONCLUSION: This information can guide health care providers in assessing alcohol consumption and in promoting low-risk alcohol drinking to prevent alcohol exposure during pregnancy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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