A Review of Equipment Contribution among Recreational Scuba Divers
Notice bibliographique
Résumé
Scuba diving is one of the most popular activities that involve risks with nature. It can lead to major injuries or even cause deaths. The rate of exposure to fatality among scuba divers has become a major concern. The number of fatalities among the divers in the United States (U.S.) and Canada is in between 80 to 100 per year. The statistic also shows over 16 fatalities rate among the divers in the U.S. and Canada for every 100,000 recreational divers per year. There are three countries with a high number of deaths among the divers in Asia, which are Malaysia, Indonesia, and Thailand. The statistic shows that these three countries have an increasing number of accidents in scuba diving activities. The upshot rate of fatalities should not be neglected and needed a critical emphasis. This paper aims to propose a framework that shows the effect of diving equipment on accidents among scuba divers. A review of previous studies was conducted to meet the objective. A previous study indicated that diving equipment had a relationship with human error in the scuba diving activity. Diving equipment condition can be measured based on equipment malfunction, faults, and misuse. Diving equipment can be one of the factors that lead to accidents among divers. For scuba diving, divers need to know the equipment before continuing with the activities to avoid any undesired situation. A direct relationship was proposed to find the effect of diving equipment and accidents. The study will contribute to the tourism sector for marine tourism’s sustainability in reducing fatality accidents among recreational divers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».