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Enregistrement W2132261689 · doi:10.1093/jpepsy/jss126

"You Have to Listen to Me Because I'm in Charge": Explicit Instruction Improves the Supervision Practices of Older Siblings

2013· article· en· W2132261689 sur OpenAlexaff
B. A. Morrongiello, S. L. Schell

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiblingPsychologyDevelopmental psychologyParental supervisionHuman factors and ergonomicsHazardPoison controlMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Sibling supervision increases young children's risk of unintentional injury. Both noncompliance by the supervisee and insufficient supervision contribute to this risk. The current study examined whether explicitly instructing older siblings to supervise their younger siblings and prevent specific risky behaviors improves their supervision practices. METHODS: Supervisees and older siblings were placed together in a playroom. One group of older siblings were given explicit instructions not to allow the supervisee to engage in specific risk behaviors, whereas a second group was not. RESULTS: Informing older siblings that they were "in charge" resulted in a higher frequency of proactive supervision strategies, more forceful reactions to stop supervisee risk taking, and a trend toward improved watchfulness. Supervisees in the no instruction condition also engaged in more hazard interactions compared with those in the instruction condition. CONCLUSIONS: Explicitly informing older children to supervise younger siblings may reduce younger children's risk of injury when siblings are supervising.

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)0,001
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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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