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Enregistrement W4313415169 · doi:10.3390/curroncol30010033

Slip, Slop, Slap, Slide, Seek and Sport: A Systematic Scoping Review of Sun Protection in Sport in Australasia

2022· article· en· W4313415169 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Morton, Simone L. Harrison

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJames Cook University
Mots-clésSun protectionMedicineEnvironmental healthSun exposureSkin cancerUltraviolet radiationClothingGeographyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australia and New Zealand have the highest incidence of skin cancer. Sport is a fundamental part of Australasian culture, beginning in childhood, often with life-long participation. Participating in outdoor sports can contribute significantly to the lifetime ultraviolet radiation (UVR) dose individuals receive and their risk of developing skin cancer. This systematic scoping review explores the use of sun-protection by outdoor sporting participants in Australasia and considers how sun-protection practices may be improved and better evaluated in the community. A search of electronic databases using the search strategy "sun protection" AND "sport" AND "Australia" yielded 17 studies published in English from January 1992 to August 2021. Study methods included using UV-dosimeters to measure individual UVR-exposure; remote estimates of clothing-adjusted UVR-exposure; direct observation of sun-protection practices; and self-reported sun-exposure and sun-protection. Despite 40 years of 'Slip, Slop, Slap' campaigns in Australia, the use of sun-protection in most outdoor sports is inadequate. The paucity of comparable data limited our analyses, demonstrating a need for standardized, objective evaluation tools. Such tools, if used across a range of sports, should inform the development of workable recommendations that sporting clubs could implement and adopt into policy, thus empowering them to better protect the health of their participants.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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