Traumatismes et intoxications associés à la cigarette électronique et aux substances de vapotage, base de données électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes, 2011-2019
Bibliographic record
Abstract
La cigarette électronique est un dispositif qui, lorsque le liquide à vapoter qu’il contient est chauffé, relâche de la nicotine dans l’organisme de l’utilisateur. Au Canada, la Loi sur le tabac et les produits de vapotage a été adoptée le 23 mai 2018. L’étude dont on rend compte dans cet article avait pour but de décrire les cas de traumatismes et d’intoxications associés à la cigarette électronique et aux substances de vapotage des personnes qui se sont présentées dans un service des urgences du Canada entre 2011 et 2019, cas enregistrés dans la base de données électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (eSCHIRPT). On a extrait au total 68 cas (dont 54,4 % de sexe masculin). Parmi eux, 8 pour la période 2011 à 2014 et 35 (51,5 %) en 2018 et 2019. On a relevé des ingestions, des inhalations et des brûlures.
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 | 0.004 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".