Measuring parent attributes and supervision behaviors relevant to child injury risk: examining the usefulness of questionnaire measures
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to identify self report questionnaire measures of parent attributes and behaviors that have relevance for understanding injury risk among children 2-5 years of age, and test a new Parent Supervision Attributes Profile Questionnaire (PSAPQ) that was developed to measure aspects of protectiveness and parent supervision. METHODS: Naturalistic observations were conducted of parents' supervision of children on playgrounds, with questionnaires subsequently completed by the parent to measure parent education, family income, parent personality attributes, attributes relevant to parent supervision, and beliefs about parents' control over the child's health status. These measures were then related to children's risk taking and injury history. RESULTS: Visual supervision, auditory supervision, and physical proximity were highly intercorrelated, indicating that parents employed all types of behaviors in service of supervision, rather than relying predominantly on one type of supervisory behavior. Physical proximity was the only aspect of supervision behavior that served a protective function and related to children's risk taking behaviors: parents who remained close to their children had children who engaged in less risk taking. On questionnaires, parents who reported more conscientiousness, protectiveness, worry about safety, vigilance in supervision, confidence in their ability to keep their child safe, and belief in control over their child's health had children who showed less risk taking and/or experienced fewer injuries. The new PSAPQ measure was associated with specific aspects of supervision as well as children's risk taking and injury history. CONCLUSIONS: This study reveals several parent attributes and behaviors with relevance for child injury risk that can be measured via self report questionnaires, including the new PSAPQ.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle