Notice bibliographique
Résumé
Ninety-seven percent of respondents to a recent poll either strongly agreed or agreed that serious injuries can be prevented by wearing a helmet during activities such as skateboarding, cycling, in-line skating and using scooters, and 95% strongly agreed or agreed that it is very important to wear a helmet at all times during these activities. However, adult Canadians' actual helmet use does not reflect these responses: only 35% of those who ride bicycles always wear a helmet while cycling, while 45% never do. Cyclists in British Columbia and the Atlantic provinces are most likely to wear helmets (61% and 56%), while those in Saskatchewan and Manitoba, and in Quebec, are least likely (12% and 25%). Parents' use of helmets appears to affect children's use. Among parents who always wear a helmet when bicycling, 98% say their children always wear one. Seventy-five percent of parents who report that they never wear a helmet when biking stated that their children also never wear a helmet. Findings were similar for parents and children who in-line skate, skateboard and ride scooters. Eighty-eight percent of respondents thought that public information and awareness campaigns would be very or somewhat effective in increasing the use of sports helmets. Eighty-one percent viewed safety courses and events as very or somewhat effective, and 77% thought government regulation would be very or somewhat effective in increasing helmet usage. The Ipsos-Reid poll involved interviews with 1000 Canadian adults. Results are considered accurate within ±3.1%, 19 times out of 20. — Shelley Martin, Senior Analyst, Research, Policy and Planning Directorate, CMA
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,011 |
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 ».