Notice bibliographique
Résumé
Most of the data used in this book is taken from police reports and hospital and trauma databases.Each of these databases has its limitations, and for the most part each under-represents the actual numbers of people killed and injured in motor vehicle crashes in Canada.In addition, police-reported data, when used to capture the contributing factors of crashes, can be understated by as much as 20 to 25 percent due to missing data elements and unknown coded variables.Although the author has made every effort to obtain the most up-to-date data possible, most of the police-reported data covers only the years up to 2008, despite that much of it was received in 2013.Throughout this book, then, wherever statements indicate the number of people killed or injured in some recent time period (e.g., in the last ten years), the specified period typically corresponds to a period ending in 2008.In almost all cases, the corresponding endnote provides the exact years as well as the source of the data.The terminology used in the book is drawn from diverse sources, including research studies, books, government and university reports, and interviews with experts from around the world, and it is intended to illustrate key road safety concepts using everyday language for laypersons as well as road safety practitioners.As such, some terminology may differ from that found in technical guidelines, manuals, and other sources used by practitioners in Canada.This book is not designed to provide technical guidance but rather to show, overall, how Canada could eliminate deaths and serious injuries from its roads while revealing the nature and scope of many of the changes needed.The word "pedestrian" should be interpreted to mean any person outside of a motor vehicle excluding a pedal cyclist.A pedestrian, therefore, xv
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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 | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,280 | 0,219 |
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 ».