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Enregistrement W2207736820 · doi:10.5539/ilr.v5n1p1

Child Rights As Perceived by the Community Members in India

2015· article· en· W2207736820 sur OpenAlexvenueno aff
Sibnath Deb, Jiandong Sun, Anjali Gireesan, Aneesh Kumar, Anindita Majumdar

Notice bibliographique

RevueInternational Law Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Human Resource DevelopmentMinistry of Education, IndiaIndian Council of Social Science Research
Mots-clésChild rightsPerceptionHuman rightsPolitical sciencePsychologyLawSocial psychologySocioeconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attitudes, knowledge, and perceptions of an individual influence their behavior as well as culture of a society. The objective of the study was to understand the attitudes and knowledge of 584 Indian community members regarding child rights and their perceptions about whether selected child rights were secured in reality. Overall attitudes of vast majority (96 – 98%) of the participants towards child rights were found to be positive i.e., children should have rights in various respects except issue like right to meet others (Article 15 of CRC). Knowledge of majority of the participants about child rights related legislations was moderate and varied across the cities while participants were unanimous about poor lived experiences of child rights in reality. So far as attitude and perception are concerned about child rights, there was a significant difference in the distribution between cities (p<0.01). Overall, the Rights of Children to Free and Compulsory Education Act, 2009 had the highest awareness (91.3%, <em>n=533</em>), followed by the Child Labour (Prohibition and Regulation) Act, 1986 (89.7%, <em>n=523</em>) and the Prohibition of Child Marriage Act, 2006 (89.6%, <em>n=523</em>). Findings of the present study speak in favor of community awareness about child rights and penalties for violation of child rights.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,327 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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