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Enregistrement W2072189852 · doi:10.1590/s1413-81232007000500002

Mecanismos pessoais e coletivos de proteção e promoção da qualidade de vida para a infância e adolescência

2007· article· pt· W2072189852 sur OpenAlexaff
Maria Conceição Oliveira Costa, Marc Bigras

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2007
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDeclarationPsychological resiliencePsychologyQuality of life (healthcare)Mental healthGerontologyMedicineSocial psychologyPolitical sciencePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on recent literature, this paper presents individual and collective strategies for protecting and promoting the quality of life during childhood and adolescence. Addressing the core principles of an all-round protection policy aligned with the Universal Declaration of Human Rights and the Children's and Adolescents' Statute, it also encompasses practical aspects of professional approaches to children and adolescents in terms of ethics and confidentiality. Additionally, it discusses the determining factors that shape the development of individual and collective resilience, on scientific and theoretical bases, in addition to risk factors, health protection and the cognitive and psychosocial development of this segment of the population.The roles played by adults are stressed as protection factors in the macro and micro environments, especially the roles assigned to family members and other adults in the social surroundings such as healthcare practitioners those engaged with education, social welfare and mental health. The important role played by Social Networks is stressed, as a key strategy for implementing inter-disciplinary and trans-sector practices designed to enhance well-being and quality of life throughout the entire community.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations56
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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