Parental supervision of school-age children at home: “I think he is in his room playing a video game”
Notice bibliographique
Résumé
Background Recent research reveals that care giver supervision is a critical determinant of childhood injury. In virtually all of this research, however, the focus has been limited to care givers of preschool children (<6 years). Little is known about how care givers supervise school-age children, what factors influence supervision practices, and how supervision relates to children's risk of injury. The present study addressed these gaps in knowledge. Objectives Using a prospective design this study examined school-age children's supervision and relations between supervision and injury. Methods Mothers reported on school-age children's history of injuries and recorded home supervision over a 2-month interval. The children independently completed diaries about daily events that included injuries. Relations between supervision and both parent permissiveness and children's propensity to risk take were examined. Results Children spent 24% of time alone, mostly supervised intermittently or not at all. Parent permissiveness was associated with increased time unsupervised, while children's risk taking propensity was associated with decreased time unsupervised. Extent of direct supervision served a protective function associated with fewer injuries, while extent of indirect- and non-supervision time emerged as risk factors for injury. Conclusions These findings reveal that care giver supervision influences risk of injury across a broad age range throughout childhood. Implications for children's safety are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».