Empowering Reality: A New Injury Prevention Education System to Promote the Empowerment of Child Caregivers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although awareness about the importance of injury prevention has been increasing among Japanese people, preventable injuries remain the third leading cause of death in children aged 0–14 years, and prevention of these injuries is critically important in terms of childhood health. To identify dangerous situations for children and provide preventive measures to avoid such situations, this paper proposes an effective method, called “Empowering Reality (ER)”, that integrates knowledge graphs with object detection to enable lecturers to educate caregivers on preventing unintentional childhood injuries while communicating with caregivers using augmented reality technology. The proposed ER system consists of knowledge graphs for explaining dangerous situations, an online video capture part, and a situation recognition part. This paper describes the major advantages of knowledge graphs that consider not only the relationship between objects and injuries, but also dangerous layouts with the help of “inclusion” and “collocation” features. The feasibility and effectiveness of the system were evaluated through tests among caregivers, including 11 parents and six teachers from three nursery schools. This system allows lecturers to conduct in-situ suggestions about specific preventive measures adapted to the home or nursery school environment via online learning
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle