Sun‐Safety Understanding Among Canadian Elementary Students: A Survey‐Based Cohort Study Across Racial/Ethnic Groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early promotion of sun-protective behavior may play a pivotal role in skin cancer prevention. School-based interventions have shown effectiveness in increasing sun-safety knowledge, yet few studies assess children's baseline perceptions before formal education. OBJECTIVE: To assess elementary students' baseline sun-safety perceptions before an educational session. METHODS: Elementary students completed online surveys before sun-safety presentations (May 2023-April 2024). Race/ethnicity data were collected for subgroup analyses. RESULTS: Among 260 respondents (mean age 12; 51.2% female), the race/ethnicity distribution included White (53.9%), Asian (13.9%), Mixed race (7.7%), and Black (6.9%) students, with smaller proportions of Hispanic, Arab, and Indigenous students (each 1.9%). While most students had positive attitudes toward photoprotection and negative perceptions of tanning, notable differences emerged. Regular sunscreen use was more challenging for Black, Hispanic, and Indigenous respondents. Pressure to tan was highest among Indigenous and Asian respondents, and Arab respondents most associated tanning with aging. Indigenous and Hispanic respondents had the highest tanning rates, while Indigenous and White respondents had the highest sunburn rates. CONCLUSIONS: Sun-safety perceptions and behaviors varied across racial/ethnic groups. Most students understood that sun exposure contributes to skin cancer, recognized the importance of sunscreen, and acknowledged that darker skin can benefit from sun protection. However, misconceptions remained about sun-protection factor (SPF) meaning, sunscreen use on cloudy days, and the belief that sunscreen fully prevents tanning-related damage. Future studies should explore how sun-safety education can be better tailored for diverse populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».