87 Using peer communicated norms about safety to reduce injury-risk behaviours by children
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This intervention study examined whether exposure to a peer safety norm could counteract the increase in risk taking children show when in an elevated positive mood state. Methods Risk taking (intentions, behaviours) 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 on risk taking: children showed an increase in risk taking and intentions when in a positive compared to neutral mood, replicating past research. In contrast, exposure to the safety norm counteracted this effect: children actually showed a decrease in risk taking and intentions when in a positive compared to neutral mood. Conclusion Manipulating children’s exposure to social norms can be an effective strategy for reducing injury-risk behaviours even when they are in an elevated positive mood state. Significance This study is an important step towards identifying strategies to reduce risky play behaviours that can lead to injury in school-aged children. The influence of other children, as well as elevated mood, have both been identified as substantial risk factors for injury during the school years, so examining how peer relationships can help to mitigate the increase in risk taking when children are in a positive mood is important. The manipulation of children’s perceptions of peer social norms is a prevention strategy that can be applied across a broad age range and to numerous situations where risk behaviours are likely to lead to injury (e.g., sports). The current findings, therefore, have important implications for preventing childhood injuries.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».