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Enregistrement W3111283704

A systematic review of bicycle helmet laws enacted worldwide

2018· review· en· W3111283704 sur OpenAlexaboutno aff
Mahsa Esmaeilikia, Raphael Grzebieta, Jake Olivier

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationGovernment (linguistics)Law enforcementLawEnforcementCommissionInterurbanPolitical scienceEngineeringTransport engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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the world, when they were introduced, available information regarding enforcement fines and whether they were later repealed.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BHL was introduced, age of riders required to wear a helmet, what fines apply, and where and when BHL was modified or repealed, were gathered.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 To date, seventeen jurisdictions have modified their laws and only two laws have been fully repealed (Mexico City and Bosnia and Herzegovina).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 These laws are also robust with less than 1% of these laws (two instances) being fully repealed.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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