Notice bibliographique
Résumé
Lies, damned lies and statistics To the Editor; I commend Forward et al (2) for their interesting and thought-provoking article based on data from emergency department visits due to hockey injury reported according to sex and injury type. Many additional factors, not mentioned in their discussion, should be considered in interpreting their data. First, the differences between the way parents view injury for girls and boys may influence whether they choose to go to the emergency department, wait to see a family doctor or do not turn to a medical professional (3). Second, males are less likely to seek help for medical care in general (4), making emergency department visits for soft tissue injury more likely for females. Third, where and if help is sought is dependent on social factors (5), and whether there is a trainer or medical professional present at games or practices who might treat injury on site without requiring further medical attention (6). Women’s teams are less well funded, less supported by the media, less socially accepted and less likely to have a trainer or medical professional present at games and practices (3,6–8). Men are more likely to have an athletic trainer at practices and games, with an understanding of injury prevention exercise, warm-ups and the care of soft tissue injuries, perhaps circumventing the need to present to an emergency department (6). Reporting that injury rates are higher in females than males without considering the societal factors that affect the reporting of these injuries supports the misogynist view that girls are too delicate for sport, especially a fast-paced and ‘dangerous’ sport such as hockey (9). An acknowledgement of these considerations would enhance the discussion presented in this article and lead to a deeper understanding of this complicated issue.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,021 |
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 ».