Developing guidelines for interventions to reduce risk of low-speed vehicle run-overs of young children
Notice bibliographique
Résumé
In Australia, research suggests that up one quarter of child pedestrian hospitalisations result from driveway run-over incidents, with the parent or family member of the child being most likely the driver of the vehicle at the time of the incident. As such, driveway run-over incidents are an important issue that need to be addressed through public health educative initiatives. A series of qualitative interviews were conducted in order to assess general behavioural and environmental changes that parents/carers had specifically undertaken in order to reduce the risk of injury to any child in their care. A second phase of the interviews was also conducted and focused on parent/carers perceptions and attitudes of the risk of a child in their care being involved in a driveway run-over incident. The interviews elicited three main themes which together built a robust model representing the main aspects parents take into consideration in making a judgement concerning the safety of their child. The first aspect concerned the safety of the domestic environment. The second aspect concerned the level of supervision a child received, whereas the third included the child's ability to understand and comply with rules, as well as maturity of risk perception and skills. The model developed from this research has direct applicability for the development and promotion of an effective intervention in order to reduce the risk of a driveway run-over incident occurring.
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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) | 0,000 | 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 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 ».