Understanding Toddlers' In-Home Injuries: II. Examining Parental Strategies, and Their Efficacy, for Managing Child Injury Risk
Notice bibliographique
Résumé
Multimethod strategies (i.e., questionnaires, injury-event recording diaries, and telephone and home interviews) were used to study in-home injuries experienced by toddlers over a 3-month period and to identify anticipatory prevention strategies implemented by parents, on a room-by-room basis, that effectively reduced child injury risk. Three types of prevention strategies were used by parents: environmental (e.g., hazard removal, safety devices to prevent access), parental (e.g., increased supervision, parent modification of their own behavior to decrease injury risk for their child), and child based (e.g., teaching rules or prohibitions to promote safety), with parents often using a combination of these. Use of these strategies, and their efficacy to reduce injury risk, varied on a room-by-room basis. Nonetheless, two general conclusions are supported: (1) An emphasis on child-based strategies never decreases, and often elevates, risk of injury to toddlers; and (2) parental and environmental strategies, either singularly or in combination, serve protective functions that significantly reduce children's risk of in-home injury. Although it is commonplace for parents of children between 2 and 3 years of age to transition from environmental and supervision strategies to the use of teaching and rule-based ones to manage injury risk, doing so too early clearly elevates children's risk of injury in the home.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».