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Enregistrement W2125310966 · doi:10.1080/17457300903306914

Perceptions of risk among children with and without attention deficit/hyperactivity disorder

2009· article· en· W2125310966 sur OpenAlexaff
Beth S. Bruce, Michael Ungar, Daniel A. Waschbusch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Injury Control and Safety Promotion · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcknowledgementPerspective (graphical)Risk perceptionAttention deficit hyperactivity disorderPsychological interventionInjury preventionPoison controlPerceptionAnticipation (artificial intelligence)Human factors and ergonomicsPsychologyCognitionSuicide preventionDevelopmental psychologyOccupational safety and healthClinical psychologyMedicinePsychiatryEnvironmental healthComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, health professionals have positioned injury prevention strategies from their own perspective with little acknowledgement or understanding of the perspective of those who experience risk taking: specific populations of children with differing approaches to risk perception and problem-solving. The present study addresses this oversight by engaging children with and without attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) to explore the meaning of risk from their perspective. Although both groups of children reported similar processes of assessing risk, unique to children with ADHD was the overestimation of their physical abilities, intentional risk taking and anticipation of positive or no consequences of their risk taking. These findings also advance our knowledge of potentially appropriate strategies to effect change in risk taking that could influence risk of injury. Specifically, findings suggest that prevention efforts that incorporate both cognitive and social interventions are the most promising approaches. Integrating this understanding of children's perception of risk builds our knowledge about the contribution of risk perception to injury events and may help to inform future injury prevention initiatives with children with ADHD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,430 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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