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Enregistrement W7104487342 · doi:10.71781/12943

Analyse comparative de la mortalité et de la morbidité par accident de la route au Québec et en Ontario, 2000 à 2010

2017· dissertation· fr· W7104487342 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrocutionPoison controlMedium term

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mortalité et la morbidité dues aux accidents de la route sont plus faibles en Ontario qu’au Québec. L’objectif principal de cette étude est d’analyser les taux obtenus par le Québec à ceux de l’Ontario afin de déterminer qu’elles sont les caractéristiques des accidents qui font que le Québec enregistre des taux plus élevés. Des analyses comparatives et une régression logistique sont utilisées afin de répondre à cet objectif principal. Les analyses démontrent que plusieurs variables expliquent les différences entre le Québec et l’Ontario. L’âge et le sexe des conducteurs impliqués et des victimes, la catégorie d’usage de la route, la gravité de l’accident de même que l’heure de l’accident sont toutes des caractéristiques pour lesquelles le Québec détient des taux de mortalité et de morbidité plus élevés qu’en Ontario. Les lois entourant l’accès graduel à la conduite sont plus restrictives en Ontario qu’au Québec. La régression logistique utilisée pour vérifier les résultats de certaines de ces restrictions montre que les chances d’être impliqués dans un accident grave ou mortel survenu la nuit (entre minuit et 5h le matin) sont plus élevées au Québec qu’en Ontario chez les 18 à 24 ans, les hommes, les femmes et lorsqu’il y a aucun passager ou au moins un passager âgé de 16 à 24 ans uniquement. Le type de permis de conduire n’influence pas la comparaison des deux provinces dans l’implication de ce type d’accident. Cette recherche permet de dresser un portrait comparatif de la mortalité et de la morbidité routière du Québec et de l’Ontario afin de trouver des pistes de solutions pour diminuer la fréquence de décès et de blessés dus aux accidents de la route.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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