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Enregistrement W3027723764 · doi:10.1136/injuryprev-2020-savir.109

100 Establishing the effectiveness of a storybook for teaching home safety to preschool children

2020· article· en· W3027723764 sur OpenAlexaff
Barbara A. Morrongiello

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)HazardReading (process)Psychological interventionPsychologyHazard analysisDevelopmental psychologyEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Statement of Purpose</h3> Unintentional injuries are a serious concern for young children, frequently resulting in disability and death. Safety interventions that target the child as an agent of change are needed, particularly because parents cannot constantly supervise. The present study examined whether a storybook can educate about home hazards and reduce the hazard-directed risk behaviours of children aged 3.5 to 5.5 years. <h3>Methods</h3> Preschoolers were randomly assigned to the control condition (a storybook about healthy eating) or the intervention condition (a storybook about home hazards) and were required to read the assigned storybook with their mother for four weeks. <h3>Results</h3> Comparing children’s pre- and post-intervention knowledge and risk behaviours indicated that children in the intervention condition were able to identify more hazards, provide more comprehensive explanations, and demonstrate less risky behaviours, in comparison to those in the control group. Hence, the storybook improved both safety knowledge and behaviors. <h3>Conclusion</h3> Together, the findings suggest that a storybook can be an effective resource in educating young children about home safety and promoting safety practices that are likely to reduce risk of injury. <h3>Significance</h3> The findings indicate that engaging children in reading a storybook about home hazards with their parents can not only increase their knowledge but also reduce their hazard-directed risk behaviors at home.

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)0,002
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,320 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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