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Record W1853573449 · doi:10.7202/1008888ar

Analyse désagrégée des facteurs environnementaux associés au nombre d’enfants blessés par un véhicule à moteur en milieu urbain

2012· article· fr· W1853573449 on OpenAlexafffundvenue
Patrick Morency, Lise Gauvin, François Tessier, Luis Miranda-Moreno, Marie‐Soleil Cloutier, Catherine Morency

Bibliographic record

VenueCahiers de géographie du Québec · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicTraffic and Road Safety
Canadian institutionsPolytechnique MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcGill UniversityUniversité de Montréal
FundersCanadian Institutes of Health ResearchCentre interuniversitaire de recherche sur les reseaux d'entreprise, la logistique et le transportUniversité de MontréalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche vise à décrire le nombre et la distribution géographique des enfants blessés par un véhicule à moteur en milieu urbain, ainsi que l’association avec des facteurs environnementaux reconnus. Elle porte sur 6775 enfants (5 à 17 ans) blessés sur le réseau routier montréalais de 1999 à 2008. Les analyses descriptives démontrent que, dans les arrondissements et municipalités les plus pauvres comme dans les plus riches, environ la moitié des enfants blessés aux intersections l’ont été à des sites ayant un volume de circulation très élevé ou sur une route majeure (artère). Le nombre moyen de jeunes piétons blessés est 39 fois plus élevé aux intersections ayant de forts volumes de circulation automobile (5e quintile) qu’à celles situées dans le 1er quintile. Des régressions locales pondérées illustrent la variation de l’effet du volume de circulation dans trois arrondissements centraux ayant une densité d’enfants élevée et relativement similaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.177
Threshold uncertainty score0.355

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations6
Published2012
Admission routes3
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