Aperçu - Surveillance par sentinelle des blessures associées aux brosses à barbecue traitées dans des services d’urgence : la plate-forme électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes, 2011-2017
Bibliographic record
Abstract
Une brosse à barbecue (BBQ) est un article de ménage très courant destiné à nettoyer les grilles de BBQ. Les données de la base de données de la plate-forme électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (eSCHIRPT) ont été analysées afin d’estimer la fréquence des blessures associées aux brosses à BBQ par rapport à l’ensemble des blessures, ainsi que de décrire les caractéristiques associées à ces accidents. Entre le 1er avril 2011 et le 17 juillet 2017, on a observé des blessures associées aux brosses à une fréquence de 1,5 cas par 100 000 cas dans l’eSCHIRPT (N = 12). Les résultats indiquent qu’outre les risques associés à l’ingestion de poils tombés de la brosse à BBQ et attachés aux aliments, ces poils pourraient aussi causer des blessures par d’autres mécanismes.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".