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Enregistrement W2085369115 · doi:10.1037/a0027779

An evaluation of The Great Escape: Can an interactive computer game improve young children's fire safety knowledge and behaviors?

2012· article· en· W2085369115 sur OpenAlexaff
Barbara A. Morrongiello, David C. Schwebel, Melissa Bell, Julia Stewart, Aaron L. Davis

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Fire safetySafety behaviorsPoison controlInjury preventionHuman factors and ergonomicsSuicide preventionComputer gameOccupational safety and healthPsychologyApplied psychologyComputer securityMedical emergencyMedicineComputer scienceRisk analysis (engineering)PsychiatryMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Fire is a leading cause of unintentional injury and, although young children are at particularly increased risk, there are very few evidence-based resources available to teach them fire safety knowledge and behaviors. Using a pre-post randomized design, the current study evaluated the effectiveness of a computer game (The Great Escape) for teaching fire safety information to young children (3.5-6 years). METHOD: Using behavioral enactment procedures, children's knowledge and behaviors related to fire safety were compared to a control group of children before and after receiving the intervention. RESULTS: The results indicated significant improvements in knowledge and fire safety behaviors in the intervention group but not the control. CONCLUSION: Using computer games can be an effective way to promote young children's understanding of safety and how to react in different hazardous situations.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,415 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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