L’utilisation des mesures d’exposition dans les études sur la sécurité cycliste : revue de littérature quasi-systématique et démonstration de leur effet sur les résultats d’analyse du risque
Notice bibliographique
Résumé
La littérature sur la sécurité cycliste présente des résultats parfois contradictoires, car l’utilisation des mesures d’exposition est peu fréquente. Ce mémoire de maîtrise cherche à décrire les mesures d’exposition et la méthodologie associée dans le calcul du risque de blessures chez les cyclistes dans le contexte québécois, ainsi que montrer l’impact de leur utilisation. D’abord une revue narrative quasi-systématique sur les mesures d’exposition aidant à préciser leur utilisation dans le calcul du taux d’incidence de blessures chez les cyclistes est effectuée en incluant les concepts de sécurité, du vélo et des mesures d’exposition. Puis, des mesures d’exposition sont utilisées pour comparer les taux d’incidence de blessures à vélo obtenus dans deux régions du Québec, soit l’Outaouais et Laval, qui se distinguent considérablement au regard de la proportion de port du casque chez les cyclistes et au regard de la quantité d’infrastructures cyclables totales disponibles. Des taux d’incidence des blessures à la tête et blessures totales chez les cyclistes sont calculés pour ces deux régions en utilisant au dénominateur une mesure de fréquence populationnelle et des mesures d’exposition (distance, déplacements, nombre de cyclistes). Les régions sont comparées entre elles en calculant les ratios de taux d’incidence. Les ratios de taux d’incidence utilisant les mesures de fréquence populationnelle montrent peu de différence pour les blessures chez les cyclistes entre les deux régions, alors que les ratios calculés avec les trois mesures d’exposition montrent la région de Laval comme étant plus à risque. Ceci montre l’impact de l’utilisation des mesures d’exposition dans les études de sécurité cycliste.
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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 | 0,047 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».