Does teaching children to swim increase exposure to water or risk-taking when in the water? Emerging evidence from Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SwimSafe, a basic swimming and safe rescue curriculum, has been taught to large numbers of children in Bangladesh. Teaching swimming potentially increases risk if it increases water exposure or high-risk practices in water. This study compares water exposure and risk practices for SwimSafe graduates (SS) with children who learned swimming naturally. METHODS: Interviewers obtained detailed water exposure histories for the preceding 48 h from 3936 SS aged 6-14 and 3952 age-matched and sex-matched children who had learned swimming naturally. Frequencies of water exposure and water entries for swimming or playing were compared. RESULTS: There were 9741 entries into water among the 7046 participants in the 48 h prior to interview. About one-third (31.2%) had no water entries, one-tenth (10.5%) entered once, half (49.2%) entered twice and a tenth (9.1%) entered three or more times. Proportions of children in each group were similar. About 99.5% of both groups only entered the water for bathing. For those entering to swim or play, the mean number of entries was similar (SS 1.63, natural swimmer (NS) 1.36, p=0.40). Swimming or playing alone in the water was rare (1 SS, 0 NS). CONCLUSIONS: Most water exposure for children is for bathing. Less than 1% swam or played in the water during the 48 h recall period (0.6% SS, 0.4% NS). Learning swimming in SwimSafe did not increase water exposure nor did it increase water entry for playing or swimming compared with children who learned to swim naturally.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».