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Enregistrement W4412028101 · doi:10.1080/21594937.2025.2508650

Injury statistics in outdoor compared to conventional early childhood education (ECE) programmes in Canada

2025· article· en· W4412028101 sur OpenAlexafffundabout
Yousif Al-Baldawi, Maeghan E. James, Louise de Lannoy, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Play · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesLawson Foundation
Mots-clésStatisticsPsychologyDemographic economicsEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefits of outdoor play are well-established, yet safety concerns can limit outdoor play opportunities in early childhood education (ECE) programmes. Whether injury risk is higher in outdoor versus conventional ECE settings is unknown. This study examined injury rates and patterns in both settings. A survey was administered to 150 conventional and 160 outdoor ECE programmes in Canada in January-February 2023. The survey captured programme size, location, injury frequency/severity, and activity. Differences in minor, moderate and severe injury rates between settings were examined. Thirty-nine (13 conventional and 26 outdoor) programmes reported 855 minor injuries, with 72% occurring outdoors. Conventional programmes had a higher relative rate of minor outdoor injuries per hour per child compared to outdoor programmes (p = .009). No differences were found in moderate or high-severity injury rates (p > .05). Running and climbing were the most common activities linked to injuries in both settings. Boys and girls had equal prevalence of low-severity injuries, whereas boys had higher prevalence of medium and high-severity injuries. Outdoor-focused programmes had lower minor injury rates, though larger samples are needed to confirm this finding. These findings provide a foundation for future studies on injury rates in outdoor ECEs in Canada and internationally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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