Child restraint systems: Understanding confidence in proper use and addressing the need for education
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To quantify the extent of proper local child restraint system (CRS) use and to better understand changes to the level of self-reported confidence with increased CRS installations. With the goal being to improve safety for children travelling in personal vehicles across London, ON and the region. Methods: Public CRS clinics were initiated by Injury Prevention staff after they obtained the Child Passenger Safety Technician certification. Additionally, an online survey was commissioned targeting Ontario parents who had installed at least one CRS in the last five years. Results: From September 2018 to September 2019, 96 comprehensive CRS checks were performed, with 29% of systems found to be installed correctly. Survey results showed a high level of reported confidence with CRS installation (N = 514, 70% female, 43% one child). Parents who had installed only one CRS reported higher confidence in their first install, compared to parents who had installed two or more systems. Conclusions: The error rate with CRS installation and use seen in London, Ontario and the region, is similar to that reported in previous research. Survey results showed high levels of self-reported confidence in CRS use, especially for parents who have installed only one CRS. There presents a need to better understand the root cause of the discrepancy between level of confidence and proper CRS use and to expand our understanding of CRS knowledge retention and transferability to subsequent systems.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».