The Lifeguard Rescue Reporting System: Survey Results from a Collaborative Data Collection Method
Notice bibliographique
Résumé
Several water safety organizations have attempted to improve reporting regarding lifeguard actions in order to better understand the characteristics of successful, non-fatal rescues. In 2003, a collective effort initiated the Lifeguard Rescue Reporting System, an online survey distributed to lifeguards and facility managers across the United States and Canada to better understand rescue actions performed in pools/spas, water parks, and open water areas. After seven years of data collection, the online survey accumulated data reflecting 1,676 rescue actions, collecting information including location, victim characteristics and outcome, rescuer characteristics and strategies, and other general circumstances. Descriptive results indicated that at least half of victims were 14 years old or younger across all settings. Depths of 0.9-1.5m (3-5 ft) represented the range at which incidents most frequently occurred in pools and spas and waterparks, whereas the depth of incidents was generally deeper in natural and open waterways. During rescue incidents, water safety personnel generally identified victims either visually (83-92% of the time) and/or audibly (18-29%), although victim “profiling” was also employed 10-14% of the time to identify at-risk swimmers. Notably, across all three water setting types, no medical aid was required in most cases (60-72%), suggesting the efficacy and essentiality of lifeguards as aquatic first responders. Accordingly, as water-based recreation maintains its popularity, systematically collecting and analyzing data specific to everyday, rescue actions are critical to improving lifeguard education and strategic, data-based operating procedures.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».