Caregiver Supervision and Child-Injury Risk: I. Issues in Defining and Measuring Supervision; II. Findings and Directions for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To discuss the role of caregiver supervision in child-injury risk, with attention given to definitional and methodological issues and outlining important questions to be addressed in future research. METHODS: Analysis, synthesis, and critique of existing literature. RESULTS: Comparisons across studies are difficult because of insufficient specificity regarding what constitutes supervision. Hence, a multi-dimensional definition of supervision is developed based on the literature. Numerous issues arise when attempting to measure supervision and these are extensively discussed, along with reporting on the recent development of two questionnaire measures of supervision (Beliefs About Supervision Questionnaire and Parent Supervision Attributes Profile Questionnaire) that have shown good validity and hold promise for addressing the problem of measuring caregiver supervision in reliable and valid ways. A review of the findings on relations between supervision and child-injury risk reveals that many substantive questions remain unanswered. A number of recommendations for future research are given and a conceptual model is presented that focuses attention on the need for research that examines how factors interact to influence child-injury risk. This model has relevance not only for research but also for prevention and serves to emphasize the complementary nature of environment-oriented and person-oriented approaches to child-injury prevention. CONCLUSION: Direct evidence linking supervision to child-injury risk is scarce and many important questions remain unanswered. Based on the conceptual model presented, in future research it is important to examine how supervision interacts with other key factors to influence children's risk of injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».