La prévention des blessures causées par les véhicules tout-terrains
Bibliographic record
Abstract
Les véhicules tout-terrains (VTT) sont largement utilisés au Canada dans le cadre des loisirs, du transport et du travail, tel que l’agriculture. En qualité de véhicules automobiles, ils peuvent être particulièrement dangereux lorsqu’ils sont utilisés par des enfants et des jeunes adolescents qui ne possèdent pas les connaissances, la taille physique, la force et les compétences cognitives et motrices nécessaires pour les conduire en toute sécurité. La magnitude du risque de blessures pour les jeunes conducteurs est exposée de manière explicite dans les avertissements figurant dans le manuel du conducteur et sur les étiquettes des modèles les plus récents. Elle est également et démontrée par le nombre important d’hospitalisations et de décès pédiatriques attribuables à des traumatismes liés aux VTT. Cependant, le port du casque est loin d’être universel chez les jeunes conducteurs, et les comportements de conduite non sécuritaires demeurent courants, tels que la conduite sans supervision ou avec des passagers. Malgré les avertissements de l’industrie et l’éducation publique qui font ressortir l’importance de comportements sécuritaires et les risques de graves blessures chez les enfants et les adolescents, on continue de recenser des blessures et des décès liés aux VTT. Tant que des mesures n’auront pas été prises pour réduire ces blessures de manière substantielle et efficace, il est essentiel de limiter la conduite par des jeunes, notamment ceux de moins de 16 ans, afin de réduire le fardeau des traumatismes liés aux VTT chez les enfants et les adolescents. Le présent document remplace le document de principes de la Société canadienne de pédiatrie publié en 2004.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".