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 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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».