Notice bibliographique
Résumé
The study explored the relationship between children's response to risk in the form of a simulated bicycle accident, and several variables hypothesized to be related to risk appraisal. Specifically, the relationship between reported levels of sensation seeking, competitiveness, impulsivity, fear of failure, thrill and adventure seeking, experience seeking, boredom susceptibility, self-sufficiency, conformity, previous injury behaviour, gender, bicycle confidence, galvanic skin response and cycling behaviour in a simulated setting were examined in 60 Grade 2 and Grade 6 children. The following hypotheses were made regarding the association between risky behaviour in the variables listed above; Based on previous research it was hypothesized that Sensation Seeking, Competitiveness, Thrill and Adventure Seeking, Self Sufficiency, Experience Seeking, Boredom Susceptibility, Previous Injury Behaviour, and Bicycle Self-Confidence would all be positively correlated with risky behaviour (faster pedaling and late braking). Conversely, Conformity, Fear of Failure (test anxiety), and Galvanic Skin Response will be negatively correlated with risky behaviour. As well, males were predicted to show greater risk taking behaviour, as were Grade 6 children in general. Results indicated that Grade 2 subjects displayed riskier cycling behaviour in the simulator by pedaling faster than the stimulus film required them to, and by braking later in response to the hazard presentations. The questionnaire and GSR data did not predict risk taking behaviour in the simulator. The implications of these findings from developmental standpoint, and as a guide to further research are discussed.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».