Inhibitory control and children's risk for dog bites
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Approximately 400 000 US children seek medical attention for dog bites annually (CDC, 2008). A dozen die. Inhibitory control, the capacity to plan and suppress inappropriate approach responses under instruction or in novel situations (Rothbartet al, 2001), is linked to broad child injury risk (Schwebel & Plumert, 1999), but is poorly understood as a risk factor for pediatric dog bites. Method 82 children (mean 4.84 years; SD=0.91, 46% male) were recruited from Birmingham, USA and Guelph, Canada. All lived in homes with 1–3 dogs. Parents completed the inhibitory control scale of the Children's behaviour questionnaire (Rothbartet al, 1994) and items concerning children's history with dogs. Results Inhibitory control correlated to parent-report of children's history of almost being bitten by a dog, r=−0.27; uninhibited children were more likely to have almost experienced dog bites. Inhibitory control also related to parent-report of children's negative experiences with dogs that resulted in crying, r=−0.29, (uninhibited children more likely to have had negative incidents); of children playing rough with dogs, r=−0.31 (uninhibited children playing rough with dogs); and of parent concern that children's behaviour will anger their dog, r=−0.25 (parents of uninhibited children more concerned). Implications Current dog bite prevention strategies focus on dog control and owner education (eg, leash laws, animal training). These strategies help, but identification of child specific risk factors, such as inhibitory control, could aid development of other dog-bite prevention programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».