Self‐concept of left‐behind children in <scp>C</scp>hina: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
The aim of our study was to systematically review studies which had compared self-concept in left-behind children with the general population of children in China. Relevant studies about self-concept of left-behind children in China published from 2004 to 2014 were sought by searching online databases including Chinese Biological Medicine Database (CBM), Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Database, Vip Database, PubMed Database, Google Scholar and Web of Science. The methodological quality of the articles was assessed by using Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Poled effect size and associated 95% confidence interval (CI) were calculated using the random effects model. Cochrane's Q was used to test for heterogeneity and I(2) index was used to determine the degree of heterogeneity. Nineteen studies involving 7758 left-behind children met the inclusion criteria and 15 studies were included in a meta-analysis. The results indicated that left-behind group had a lower score of self-concept and more psychological problems than the control group. The factors associated with self-concept in left-behind children were gender, age, grade and the relationships with parents, guardians and teachers. Left-behind children had lower self-concept and more mental health problems compared with the general population of children. The development of self-concept may be an important channel for promoting mental health of left-behind 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 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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».