Predicting parents' use of booster seats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the simultaneous contribution of multiple factors associated with parents' use of booster seats. METHODS: Using the theory of planned behaviour framework, constructs of the theory were tested for usefulness in predicting self-reported intent and behaviour with respect to parents' use of booster seats. Through the use of structural equation modelling, the study demonstrated the most significant predictors of the intent to use a booster seat and reported use of booster seats in a Canadian sample (n=1480) of parents of school-aged children, 4-9 years. RESULTS: The strongest predictors of intent to use booster seats were attitudes (benefits of booster seat use) and second, subjective norms (perceived booster seat use in the community). Parent barriers were inversely associated with intent and use of booster seats and child barriers with use. Intent and norms had the greatest effect on use, both positive and equally influential. The final model explains 30% of the variance in booster seat use. CONCLUSION: Messages that address the benefit to the child in preventing injury could be beneficial if spread more diversely, establishing a social norm. Legislation, enforcement and local policy could positively influence the perceived culture that supports and expects booster seat use for school-aged children.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».