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Enregistrement W2151395131 · doi:10.1542/peds.114.1.224

Why Pediatricians Need Lawyers to Keep Children Healthy

2004· article· en· W2151395131 sur OpenAlexfundno aff
Barry Zuckerman, Megan Sandel, Lauren A. Smith, Ellen Lawton

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia EndowmentUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineGovernment (linguistics)Public relationsHealth careNursingLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatricians recognize that social and nonmedical factors influence child health and that there are many government programs and laws designed to provide for children's basic needs. However, gaps in implementation result in denials of services, leading to preventable poor health outcomes. Physician advocacy in these arenas is often limited by lack of knowledge, experience, and resources to intervene. The incorporation of on-site lawyers into the health care team facilitates the provision of crucial legal services to vulnerable families. Although social workers and case managers play a critical role in assessing family stability and finding appropriate resources for families, lawyers are trained to identify violations of rights and to take the appropriate legal steps to hold agencies, landlords, schools, and others accountable on behalf of families. The incorporation of lawyers in the clinical setting originated at an urban academic medical center and is being replicated at >30 sites across the country. Lawyers can help enhance a culture of advocacy in pediatrics by providing direct legal assistance and case consultation for providers, as well as jointly addressing systemic issues affecting children and families. Until laws to promote health and safety are consistently applied and enforced, pediatricians will need lawyers to effectively care for vulnerable children.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations93
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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