Sun-Smart Practices Amongst School Students (Grades 5, 7, and 9) in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to assess the current knowledge children possess on melanoma and sun-protective behaviour. METHODS: A one-page survey was administered to students in grades 5, 7, and 9. RESULTS: Three hundred ninety-two students from 11 schools in Edmonton were surveyed. Seventy-one percent of students knew that sun exposure can cause skin cancers. Sixty-nine percent were taught by their parents about sun protection, but only 44% of students received similar instructions from teachers. Twenty percent of students indicated that they never or rarely wore sunscreen. Twenty-five percent of students had experienced painful sunburns, and only 46% were willing to use sunscreen if it were available at school. More Caucasian students reported painful or peeling sunburns in each grade level than their non-Caucasian peers (for grade 5, P = .003; for grade 7, P < .0001; for grade 9, P = .001). For all grade levels, the percentage of Caucasian students who indicated that they would not wear sunscreen when going out in the sun was greater than among their non-Caucasian peers (for grade 5, P < .001; for grade 7, P = .003; for grade 9, P = .015). CONCLUSIONS: A comprehensive and focused approach to sun-smart education is recommended for students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».