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Enregistrement W2600263107 · doi:10.1093/jpepsy/jsx050

Using Peer Communicated Norms About Safety to Reduce Injury-Risk Behaviors by Children

2017· article· en· W2600263107 sur OpenAlexafffund
Barbara A. Morrongiello, Mackenzie Seasons, Ekaterina Pogrebtsova, Julia Stewart, Jayme Feliz

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésMoodPsychologyDevelopmental psychologyInjury preventionNegative moodNorm (philosophy)Poison controlClinical psychologyAffect (linguistics)Suicide preventionHuman factors and ergonomicsMedicineMedical emergencyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study examined whether exposure to a safety norm could counteract the increase in risk taking children show when in an elevated positive mood state. Methods: Risk taking (intentions, behaviors) was measured in a neutral and positive (induced experimentally) mood state. Before completing the tasks in a positive mood, 120 children 7-10 years were exposed to either a safety norm or a control audio. Results: The control audio had no effect: children showed an increase in risk taking and intentions when in a positive mood compared with a neutral mood, replicating past research. In contrast, exposure to the safety norm counteracted this effect: children showed a decrease in risk taking and intentions when in a positive mood compared with a neutral mood. Conclusion: Manipulating children's exposure to social norms can be an effective strategy for reducing injury-risk behaviors even when they are in an elevated positive mood state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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