No data, no problem, no action: parenting programs in low‐income countries. Making the social–emotional outcomes more visible
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parenting programs are delivered in many low income countries in an effort to address the effects of insufficient cognitive stimulation, major social-emotional risk factors related to inadequate caregiver sensitivity and responsiveness, maternal depression, violence and biological risk factors. However, the outcomes of these programs are often untested because of methodological limitations in the existing evaluation tools available for cross-cultural research, and especially those related to social-emotional development and functioning. METHOD: This study takes an approach that involves organizing data from focus groups collected following caregiver participation in a parenting program, Learning Through Play (LTP) delivered in 11 low income countries. The LTP program has as its aim to increase parent knowledge and influence parental practice regarding the essential components of early development of children aged birth to 6 years. The purpose of systematically organizing focus group data was to illustrate a means by which program developers worldwide can discuss outcomes of program participation, particularly in social-emotional domains that have been overlooked in past studies on parenting programs. RESULTS AND CONCLUSION: The findings from this study suggest that qualitative outcome data can be organized to make the social-emotional outcomes of participation in parenting programs more visible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».