Children’s pictures of COVID-19 and measures to mitigate its spread: an international qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To gain insight into children’s health-related knowledge and understanding of SARS-CoV2 and measures adopted to mitigate transmission. \nDesign: A child-centred qualitative creative element, embedded in an online mixed method survey of children aged 7-12 years. \nSetting: Children participated in the study in six countries - the UK, Australia, Sweden, Brazil, Spain and Canada. \nMethod: A qualitative creative component, embedded in an online survey, prompted children to draw and label a picture. Children were recruited via their parents using the researchers’ professional social media accounts, through known contacts, media and websites from health organisations within each country. Analysis of the form and content of the children’s pictures took place. \nResults: 128 children (mean age 9.2 years) submitted either a hand-drawn (n=111) or digitally created (n=17) picture. Four main themes identified related to children’s health-related knowledge of (1) COVID-19 and how it is transmitted; (2) measures and actions to mitigate transmission; (3) places of safety during the pandemic; and (4) children’s role in mitigating COVID-19 transmission. \nConclusion: Children’s pictures indicated a good understanding of the virus, how it spreads and how to mitigate transmission. Children depicted their actions during the pandemic as protecting themselves, their families and wider society.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».