52 ‘Fear’ as the departure from risky to dangerous play: children’s perspectives on injury, safety, and having fun outdoors in low- to mid-income communities
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> The benefits of risky play, where children are exposed to challenge and thrill, are widely acknowledged in research. These cognitive, social, and physical benefits can consist of increased self-esteem, strengthened fine and gross motor skills, and learning conflict resolution. There is little known, however, concerning when children’s perspectives of and engagement in risky play can turn to dangerous play, where they perceive increased likelihood of experiencing serious injury. <h3>Objective</h3> In this study, we address the questions, ‘What are children’s perspectives on risky and dangerous play in low- to mid-income communities, and in what ways may experiencing fear shape these perspectives?’ <h3>Methods</h3> We worked with 13 children from low- to mid-income communities through a multi-method approach consisting of photo-elicitation, go-along, and unstructured interviews, to explore their injury, safety, and play concerns. We employed tenets of narrative inquiry and used thematic analysis to interpret the results and identify patterns of meaning in participant stories and experiences. <h3>Results</h3> Findings from this study suggest that ‘fear’ plays an instrumental role in shaping children’s perception of risky compared to dangerous play, and the experience of fear can shape how children identify and navigate threats in their physical environments. In particular, we found that when children misjudge their capabilities of navigating obstacles and challenges, they can experience fear that accompanies a heightened awareness of their potential to be seriously injured. They then reassess the threat and interpret the play as dangerous. We use stories shared by children to illuminate the role of fear in this context, including stories of children’s hospitalizations, falls, and how fear they experience can be shaped by residing in low- to mid-income communities. <h3>Conclusions</h3> Our findings have relevancy for the study of safety, injury, and play in low- to mid-income communities, by expanding understanding of what children fear, why they fear it, and how they practice danger-avoidance strategies in their daily life.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».