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Enregistrement W1586378148 · doi:10.3968/5703

Study on the Psychological Problems of Left-Behind Children in Rural Areas and Countermeasures

2014· article· en· W1586378148 sur OpenAlexvenueno aff
Guanchen Shen, Shijie Shen

Notice bibliographique

RevueStudies in sociology of science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeft behindUrbanizationChinaIndustrialisationRural areaHarmonious SocietyEconomic growthConstruct (python library)Nature versus nurturePhenomenonPsychologySocial phenomenonSocial changeInterpersonal communicationSociologyPolitical scienceSocial psychologyMental healthSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of left-behind children in rural areas is a social problem which arises in the process of urbanization in which labor forces in rural areas migrate to urban cities. With the expedition of the process of industrialization and urbanization, a large majority of rural labor forces flow to urban cities. As a result, the phenomenon of left-behind children becomes more prominent who have become an important group in building a harmonious socialist society in China. As they are isolated from their parents for a long period of time, quite a lot of left-behind children have the problems of inferiority complex, psychological inversion, interpersonal disorder and deviation between personality and behavior, etc.. The underlying reasons for these problems are absence of parents’ education, inappropriate education by guardians, inadequate school education and unhealthy social education, etc. This paper suggests improving family education, making full use of resources in school education, integrating social power to construct the education and custody system of left-behind children and educating left-behind children to strengthen their own psychological quality cultivation, and doing a good job of education in left-behind children in rural areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,041
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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