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Enregistrement W2049019922 · doi:10.1136/ip.2010.029215.382

Understanding the injury prevention resource and learning needs of family resource centres

2010· article· en· W2049019922 sur OpenAlexaffabout
P Fuselli, Susan J. Lockhart, Kathy Belton

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)MedicinePopulationWork (physics)Medical educationNeeds assessmentFocus groupEnvironmental healthNursingPsychologyBusinessPolitical scienceEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Community Action Program for Children (CAPC) and the Canada Prenatal Nutrition Program (CPNP) offer support services to at-risk Canadian families with children ages 0–6 years. The objectives of this project are to assess the needs of CAPC/CPNP in terms of delivering programmes on injury prevention to families across Canada. Working through an Advisory Committee, we will complete a literature review on effectiveness of such programmes in reducing injuries, conduct surveys and meetings/focus groups to determine the needs of CAPC/CPNP as well as the families they serve. We will create a report which will include our key findings, as well as an analysis of the results, and our recommendations for future resource and training needs of CAPC/CPNP. The expected results of the project are, the CAPC/CPNP national office will have, within a population health approach A clear understanding of the current involvement of CAPC/CPNP projects across Canada in the prevention of childhood injury (activities undertaken and resources used). A clear understanding of diverse needs of these projects for resources and training to better equip them to address the prevention of injury in babies and young children with their participants. CAPC/CPNP projects, provincial and national injury prevention organisations will have a better understanding of each others programmes and resources and how they may better work together on this mutual goal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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