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Scientific Use File of GUS study - Health Behavior and Injuries in School Age

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DataCite Commons2026-04-08 更新2026-05-03 收录
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资源简介:
Im Fokus der Studie “Gesundheitsverhalten und Unfallgeschehen im Schulalter” (GUS, Health Behavior and Injuries in School Age) stehen die Identifikation und Untersuchung der Ursachen von Unfällen und Verletzungen im Schulkontext. Auf der Grundlage einer bundesweit - mit Ausnahme von Bayern und Hamburg - repräsentativen Panelerhebung mit rund 10.000 Schülerinnen und Schülern über insgesamt sechs Erhebungswellen - von 2014 bis 2020 - hinweg zielt die GUS-Studie insbesondere darauf ab, kausale Muster von Verletzungen im Schulsport, auf dem Schulhof, im Schulgebäude und auf dem Schulweg aufzudecken. Neben detaillierten Angaben zur Gesundheits- und Unfallbiografie der Studienteilnehmenden beinhaltet das Befragungsprogramm eine Vielzahl von zusätzlichen Indikatoren, die zur Analyse weitergehender Fragestellungen hinsichtlich des Schulalltags und bildungsrelevanter Entwicklungen ab der 5. Jahrgangsstufe geeignet sind. Dazu zählen bspw. Informationen zur Persönlichkeit, dem familiären Umfeld, den schulischen Leistungen und der sozialen Situation der Schülerinnen und Schüler sowie Angaben aus der Befragung von Schulleitungen und Interviewenden. Die GUS-Studie wurde vom Forschungszentrum Demografischer Wandel (FZDW) der Frankfurt University of Applied Sciences geplant und mit Förderung durch die Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung (DGUV) durchgeführt. Anschließend wurden die Daten im Rahmen einer Initiative des Konsortiums für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD) zur Unterstützung von Forschenden bei der Bereitstellung relevanter Datenbestände nutzerfreundlich zu einem Scientific-Use-File aufbereitet, umfassend dokumentiert und dem Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Institut für Bildungsverläufe (FDZ-LIfBi) zur Weitergabe an die wissenschaftliche Gemeinschaft zum Zwecke der Sekundärnutzung überlassen.
提供机构:
Leibniz Institute for Educational Trajectories
创建时间:
2022-08-25
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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二维码
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