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Enregistrement W2135687999 · doi:10.1093/jpepsy/26.2.105

Don't Run With Scissors: Young Children's Knowledge of Home Safety Rules

2001· article· en· W2135687999 sur OpenAlexaff
B. A. Morrongiello

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)Psychological interventionContext (archaeology)Occupational safety and healthInjury preventionHuman factors and ergonomicsPsychologyChild safetySuicide preventionPoison controlSafety behaviorsMedicineDevelopmental psychologyMedical emergencyPsychiatrySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine 4- to 6-year-old children's knowledge of their parents' home safety rules and to identify predictors of children's home injuries. METHODS: Within the context of an interview, parents completed a home safety questionnaire in which they specified home safety rules, rated their child's compliance with each rule, explained not having rules, reported on maternal supervision, and reported on the frequency of their child's injuries. We evaluated children's knowledge of home safety rules by having them play a home safety game designed for this study. RESULTS: Children spontaneously recalled only about half of their parents' home safety rules. Prompting resulted in their recognition of about 40% more rules. However, children's knowledge scores did not predict the frequency of their injuries. The best predictors of children's injuries were children's compliance with home safety rules and extent of parental supervision. CONCLUSIONS: These findings suggest that interventions to promote young children's safety knowledge will not likely reduce childhood injuries unless children consistently comply with these rules or parents supervise children to ensure compliance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations116
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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