Social inequalities in child pedestrian collisions: The role of the built environment
Notice bibliographique
Résumé
Background Important inequities in child pedestrian-motor vehicle collisions (PMVC) have been observed. The mechanism through which social dimensions influence child PMVC is not well understood, nor is the role of the roadway-built environment. Methods The relationship between area-level social dimensions (material deprivation, proportion recent immigrants, proportion visible minority) and police-reported child PMVC between 2010 and 2018 in Toronto, Canada was examined using multivariable negative binomial regression models, controlling for built environment covariates. Results All social dimensions were significantly associated with child PMVC, including material deprivation (Incidence Rate Ratio (IRR–adjusted): 1.31, 95 % Confidence Interval (CI): 1.22–1.40), recent immigrant proportion (IRR adjusted: 1.58, 95 %CI: 1.30–1.92, per 10 % increase), and visible minority proportion (IRR adjusted: 1.09, 95 %CI: 1.05–1.12, per 10 % increase). Built environment features did not attenuate these associations. Conclusion This study provides evidence of social inequalities in child PMVC, suggesting a need to target traffic safety interventions towards the most socially marginalized areas.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».