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Enregistrement W7055672495

DAN Annual Diving Report 2017 Edition: A Report on 2015 Diving Fatalities, Injuries, and Incidents

2018· article· en· W7055672495 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeSpace (Curtin University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScuba divingDecompression sicknessOccupational safety and healthRecreationPoison controlInjury preventionCase fatality rateSuicide prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 30th DAN Annual Diving Report presents a summary of recreational scuba diving fatalities, injuries and incidents from 2015. There were 67 US or Canadian fatalities recorded, with Florida and California accounting for almost half of all fatalities in the US. Males accounted for 4 out of 5 deaths and 90% of all deaths were aged 40 years or older. Cardiovascular issues were a contributing factor in many deaths. The Medical Department received more than 11,500 medical inquiries in 2015, including more than 3,500 emergency calls. The most common injury involved ear or sinus barotrauma and there were 250 cases of decompression sickness. The Diving Incident Reporting System (DIRS) received another 107 incident reports in 2015, most commonly from the victim of the incident. Incidents most commonly occurred on the first day of diving, and more than half the divers had been certified for less than two years. Fatality and injury data are also presented from a number of international regions. A review of the last 30 years of the Annual Diving Report was conducted. The mean annual number of US and Canadian recreational diving fatalities has fallen since 1988 from 90 to 80 per year. Age data were available for 2,267 fatalities, 80% of which were male, and Body Mass Index (BMI) data for 1,219 fatalities. Over the 30 year period, US and Canadian recreational diving fatalities steadily increased in both age and BMI.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,994

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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