Blessures chez les enfants et les jeunes canadiens : analyse reposant sur les données de l’Enquête canadienne sur la santé des enfants et des jeunes de 2019
Bibliographic record
Abstract
Cet article fournit un aperçu des profils de blessures subies par les enfants et les jeunes canadiens de 1 à 17 ans. Les données autodéclarées tirées de l’Enquête canadienne sur la santé des enfants et des jeunes (ECSEJ) de 2019 ont servi à calculer les estimations du pourcentage d’enfants et de jeunes canadiens qui ont subi un traumatisme crânien ou une commotion cérébrale, une fracture ou une fêlure ou encore une coupure ou une perforation grave au cours des 12 derniers mois, en général et selon le sexe et le groupe d’âge. Les traumatismes crâniens et les commotions cérébrales (4,0 %) sont les blessures les plus fréquemment déclarées, mais les moins susceptibles d’être évaluées par un professionnel de la santé. Les blessures ont lieu le plus souvent lors de la pratique d’un sport, d’une activité physique ou d’un jeu.
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 | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".