Water‐related fatalities: An examination of body displacement and recovery patterns in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Early recovery of human bodies from the water requires an understanding of how a body acts in the water. However, there is currently a lack of baseline data surrounding body movement in British Columbian (B.C.) waters. This study aims to assist Canadian response agencies with understanding and predicting body movement in outdoor waterbodies in B.C. One hundred and eighty-six water-related fatalities in B.C. waters, including lakes, rivers, and the coastal Pacific Ocean, were examined to determine the recovery times and displacement patterns of submerged decedents. Cases between 2010 and 2021 were extracted from the Police Records Information Management Environment (PRIME-BC) for analysis. Most deaths were unintentional, followed by suicide and homicide, and most often occurred in rivers, followed by lakes and the ocean. Regardless of waterbody, the first day was the most successful recovery period, with decedents most often recovered close to the incident location. Nearly 16% of individuals in this study were not recovered. Recovery success was greatest in lakes, followed by rivers and the ocean. Body displacement was the least in lakes, while rivers resulted in the furthest and most variable displacement. Low recovery success in the ocean is likely due to decedents being quickly displaced out of the search area, never to be found. The results of this study suggest that knowledge of body movement in outdoor aquatic environments remains incomplete. Further empirical research based on known data is necessary to continue improving prediction of body movement and increase early recovery success.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».