Barriers and Enablers to Enacting Child and Youth Related Injury Prevention Legislation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Injury prevention policy is crucial for the safety of Canada's children; however legislation is not adopted uniformly across the country. This study aimed to identify key barriers and enablers to enacting injury prevention legislation. Purposive snowball sampling identified individuals involved in injury prevention throughout Canada. An online survey asked respondents to identify policies that were relevant to them, and whether legislation existed in their province. Respondents rated the importance of barriers or enablers using a 5-point Likert type scale and included open-ended comments. Fifty-seven respondents identified the most common injury topics: bicycle helmets (44, 77%), cell phone-distracted driving (36, 63%), booster seats (28, 49%), ski helmets (24, 42%), and graduated driver's licensing (21, 37%). The top enablers were research/surveillance, managerial/political support and professional group consultation, with much variability between injury topics. Open-ended comments emphasized the importance of a united opinion as an enabler and barriers included costs of protective equipment and inadequate enforcement of legislation. The results highlighted the importance of strategies that include research, management and community collaboration and that injury prevention topics should be addressed individually as information may be lost if topics are considered together. Findings can inform the process of turning injury prevention evidence into action.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».