A systematic review of bicycle helmet laws enacted worldwide
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was undertaken to summarise bicycle helmet laws (BHL) enacted around the world, when they were introduced, available information regarding enforcement fines and whether they were later repealed. Jurisdictions with some form of BHL were identified using several sources including European Commission, Bicycle Helmet Safety Institute, government websites, and news articles. Wikipedia and advocacy group websites were also searched, but material was included only if verified from other sources. Road safety organisations in countries with existing BHL were also contacted. Information regarding date BHL was introduced, age of riders required to wear a helmet, what fines apply, and where and when BHL was modified or repealed, were gathered. There are currently 28 countries in total that have a helmet bicycle law. When the data is broken down in terms of countries, states, and cities, there have been at least 273 bicycle helmet laws enacted all over the world. Nine countries have bicycle helmet laws that apply to all ages as well as half of Canadian provinces, some US cities, urban travel in Chile and Slovakia, and interurban travel in Israel and Spain. To date, seventeen jurisdictions have modified their laws and only two laws have been fully repealed (Mexico City and Bosnia and Herzegovina). Although often presented as unique to cycling in Australia or New Zealand, bicycle helmet legislation has been enacted in many locations around the world. These laws are also robust with less than 1% of these laws (two instances) being fully repealed.
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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 | 0,018 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».