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Enregistrement W2626081097 · doi:10.47339/ephj.2016.92

Assessing knowledge differences between daycare staff and parents

2016· article· en· W2626081097 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Marina Bebek, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Vanessa Karakilic

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Institute of Technology
Mots-clésMedicineHarmPromotion (chess)Test (biology)PopulationEnvironmental healthLead exposurePediatricsFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Background and Purpose: Most Canadians have lead in their blood and it has been shown that even low levels of lead can cause harm. Children are the most susceptible population to the harmful effects of lead due to their increased absorption and earlier stages of brain development. Lead exposure in children has been shown to have negative and irreversible effects, including delayed development and reduced neurological function. As parents and daycare staff have the most interaction with young children, their health knowledge is important for minimizing day-to-day exposures. This research project assessed the level of knowledge of daycare staff and parents of young children on lead sources and health risks. Methods: An in-person, self-administered knowledge survey was given to parents and Early Childhood Educators (ECEs) at daycare centres located in Surrey, BC and Burnaby, BC. The data was then analyzed using SAS statistical software to compare the two groups using a chi square test. Results: Daycare staff and parents showed no significant differences in knowledge levels. The mean score on the knowledge test for daycare workers was 39.98 +14.77% and for parents was 30.73 +16.53%. Both groups had significant gaps in knowledge on lead, its sources, its risks for children, and preventive measures. Conclusion: Daycare staff and parents have an important role in minimizing children’s exposure to lead. Identifying knowledge gaps in these groups can lead to more targeted health promotion projects as well as changes to education and training.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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