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Enregistrement W3118381581 · doi:10.33137/utjph.v2i1.34737

Road Traffic Injury During the COVID-19 Pandemic: Cured or a Continued Threat?

2021· article· en· W3118381581 sur OpenAlexaffabout
Nahomi Amberber, Andrew Howard, Meghan Winters, Marianne Harris, Ian Pike, Alison Machperson, Marie‐Soleil Cloutier, Sarah A. Richmond, Brent Hagel, Pamela Fuselli, Linda Rothman

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensParachuteUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenInstitut National de la Recherche ScientifiqueSimon Fraser UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesBC Children's HospitalToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationYork UniversityUniversity of British ColumbiaPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transport engineeringOccupational safety and healthPublic healthInjury preventionPoison controlRoad trafficDistancingSuicide preventionPublic transportBusinessEnvironmental healthMedical emergencyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road traffic injury, one of the leading causes of preventable morbidity and mortality in Canada, declined substantially as an indirect outcome of the first wave of the COVID-19 pandemic. Public health policies encouraging people to ‘stay at home’ and ‘practice physical distancing’ precipitated shifts in vehicle volumes and speed, transportation mode, and collision rates. Toronto data from January to June 2020 showed a decrease in road transportation, and a simultaneous decrease in road traffic collisions. However, reduced traffic volumes also led to increased vehicle speeds which can result in an increase in injury severity involving pedestrians and cyclists. As the pandemic progresses, an emphasis on safe, active transportation and equitable distribution of street infrastructure throughout the city is essential. A public health approach to road safety includes implementation of evidence-based road safety infrastructure enabled by access to timely transportation data to evaluate changes made.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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