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Enregistrement W4378516917 · doi:10.3390/ani13101594

Human Injuries Associated with the Transport of Horses by Road

2023· article· en· W4378516917 sur OpenAlexaff
Christopher B. Riley, Barbara Padalino, Chris W. Rogers, Kirrilly Thompson

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoad transportHorseMedicineAnimal welfareOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsInjury preventionPhysical therapyPoison controlEnvironmental healthVeterinary medicineTransport engineeringEngineeringPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increased understanding of shared human-animal risk in terms of "one welfare", whereby when animals are at risk, so are people, so preventing injury to one species may also prevent injury to the other. Because transport-related injuries to horses are common, the authors considered this paradigm to study road equine transport-related injuries to humans in New Zealand. The aim was to determine their frequency and associated factors by distributing a survey to horse industry participants through industry organisations asking about their horse activities, road transport experiences, and any related self-injury. There were 112/1067 (10.5%) handlers injured while preparing (13/112), loading (39/112), traveling (6/112), or unloading (33/112). Of these, 40% had multiple injury types, and 33% had several body regions affected. Hand injuries were most common (46%), followed by the foot (25%), arm (17%), and head or face (15%). Median recovery time was 7 days. Injuries were associated with the responder's industry educational background, years of driving experience, and reporting a horse injured during road transport in the past two years. Wearing helmets and gloves, and adopting strategies designed to eliminate equine injuries associated with the road transport of horses to reduce the risk of injury to their handlers are recommended.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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