Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poverty, political turmoil, armed conflict, and human trafficking are but a few factors that lead to the significant migration of children. Researchers claim that the burden of ill health, infection, and emotional disturbance is much higher in child migrants than in other children (Hjern & Bouvier 2004). More than one‐quarter of refugee children in the UK are believed to have significant psychological disturbances (Fazel & Stein 2003). Scandinavian studies of refugee children indicate that 40 to 50 percent of children in asylum‐seeking families suffer from psychiatric and psychosomatic symptoms (Ekblad 1993; Almquist & Brandell 1997; Hjern et al. 1998). Almost all subjects (94%) among a group of internally displaced Bosnian children fulfilled the criteria for post‐traumatic stress disorder (PTSD) (Goldstein et al. 1997). Similar findings were reported about Sudanese refugee children in Uganda (Paardekooper et al. 1999). Rates of PTSD varying from 11.5 to 28 percent were found in refugee children from Tibet and Bosnia (Weine et al. 1995; Servan‐Schreiber et al. 1998). Children who experienced war in Cambodia and former Yugoslavia reportedly had PTSD prevalence rates of 40 to 50 percent upon resettlement in the US (Weine et al. 1995; Servan‐Schreiber et al. 1998; Papageorgiou et al. 2000).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 ».