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Enregistrement W4293680744 · doi:10.1016/j.healthplace.2022.102896

Disability and pedestrian road traffic injury: A scoping review

2022· review· en· W4293680744 sur OpenAlexaff
Naomi Schwartz, Ron Buliung, Arslan Daniel, Linda Rothman

Notice bibliographique

RevueHealth & Place · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianInjury preventionHuman factors and ergonomicsPoison controlSuicide preventionRoad trafficOccupational safety and healthPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineEnvironmental healthTransport engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disability and ableism remain a nascent area of inquiry in road traffic injury research. A scoping review of academic literature was conducted to understand the state of knowledge on disability and pedestrian-motor vehicle collisions. Sixty-two eligible articles were identified and included. A significantly higher risk of pedestrian collisions, injuries, and fatalities was consistently found among disabled people. Risk factors included individualized factors such as walking speed and crossing decisions of disabled people. The roles of social/political environments in injury risk were less commonly explored. More research is needed to assess how inaccessible or disabling environments may produce elevated risk of pedestrian injury among disabled populations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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