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Enregistrement W2074127757 · doi:10.1155/2012/820290

Risks to Early Childhood Health and Development in the Postconflict Transition of Northern Uganda

2012· article· en· W2074127757 sur OpenAlexafffund
Theresa McElroy, Stella Atim, Charles P. Larson, Robert W. Armstrong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pediatrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaInternational Development Research CentreBC Children's HospitalChild and Family Research Institute
Mots-clésMedicinePsychological interventionObservational studyEarly childhoodFocus groupPediatricsDevelopmental psychologyEnvironmental healthNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research from numerous fields of science has documented the critical importance of nurturing environments in shaping young children's future health and development. We studied the environments of early childhood (birth to 3 years) during postconflict, postdisplacement transition in northern Uganda. The aim was to better understand perceived needs and risks in order to recommend targeted policy and interventions. Methods. Applied ethnography (interview, focus group discussion, case study, observational methods, document review) in 3 sites over 1 year. Results. Transition was a prolonged and deeply challenging phase for families. Young children were exposed to a myriad of risk factors. Participants recognized risks as potential barriers to positive long-term life outcomes for children and society but circumstances generally rendered them unable to make substantive changes. Conclusions. Support structures were inadequate to protect the health and development of children during the transitional period placing infants and young children at risk. Specific policy and practice guidelines are required that focus on protecting hard-to-reach, vulnerable, children during what can be prolonged and extremely difficult periods of transition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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