Effectiveness of a predator avoidance program for elementary-aged youth
Notice bibliographique
Résumé
Introduction With thousands of children abducted and abused each year, efforts are needed to keep children safe from predators. Revved Up Kids (RUK) is an intervention that gives elementary-aged children the necessary tools to recognize and avoid dangerous people and situations. The purposes of this study were to describe the RUK intervention components and document its effectiveness. Methods This evaluation utilized a quasi-experimental design to determine the effectiveness of RUK. The single-session intervention was offered in two formats: one-hour (n = 119 youth) and three-hour (n = 28 youth) workshops. RUK workshop effectiveness was compared to a comparison group (n = 211 youth) that did not receive an intervention. Data were collected at baseline, immediate-post, and 1-month follow-up from second to fourth grade participants. A series of linear mixed models were fitted. Results Compared to the comparison group, participants in both RUK workshops showed significant improvements across the three time points. More specifically, participants in the one-hour and three-hour RUK workshops significantly increased their safety knowledge measured by the Recognize Score (p < 0.01), Avoid Score (p < 0.01), and Escape Score (p < 0.01), respectively. Discussion These effective single-session workshops can be easily introduced into schools and community-based settings to complement existing efforts to prevent child abduction and abuse.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».