Unintentional injury deaths among youth in Ontario, Canada from 2000 to 2015: Rates are falling but there are caveats
Notice bibliographique
Résumé
Youth may be susceptible to certain types of unintentional injuries that place them at risk of death. The objective of this research was to study trends in these deaths among youth (age 15 to 24) in the Canadian province of Ontario between 2000 and 2015. It is the first study to directly assess intra‐provincial trends. Our analysis of Statistics Canada's Vital Statistics – Death Database from 2000 to 2015 finds unintentional injury death rates among youth fell during this period and particularly in Ontario, where rates were significantly lower than other regions. The motor vehicle traffic death rate fell further in that province than it did nationally. The largest urban areas in the province had the lowest death rates, while several Census Divisions in the “near” north (including parts of “cottage country”) and “far” north had the highest. The unintentional injury death rate as a result of drugs and alcohol (particularly related to opioids) increased during this period, particularly in “North/Remote” areas of Ontario. To deal with the rise in drug‐ and alcohol‐related death rates, further consideration can be given to the unmeasured factors that may contribute to the use of dangerous drugs among youth.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».