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Enregistrement W2319521742 · doi:10.1080/17441692.2016.1166256

Growing healthy children and communities: Children’s insights in Lao People’s Democratic Republic

2016· article· en· W2319521742 sur OpenAlexaff
Mónica Ruiz‐Casares

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMontreal Children's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Public healthFeelingDemocracyCorporal punishmentInterpersonal communicationPsychologyRural areaSuicide preventionPoison controlMedicineEnvironmental healthSocial psychologyPolitical scienceNursingGeographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A diverse group of 103 children aged 7-11 years old living in family and residential care in rural and urban settings in two northern provinces in Lao People's Democratic Republic participated in group discussions using images and community mapping. Children's identified sources of risk and protection illustrate primary public health and protection concerns and resources. Young children worried about lack of hygiene, unintentional injuries, corporal punishment, and domestic violence. They also expressed concern about gambling and children sleeping in the streets, even if they had never seen any of the latter in their communities. In contrast, food and shelter; artistic, religious, and cultural practices; supportive interpersonal relationships; and schooling largely evoked feelings of safety and belonging. Images that prompted conflicting interpretations surfaced individual and contextual considerations that nuanced analysis. Researchers and decision-makers will benefit from using this developmentally appropriate, context-sensitive child-centred visual method to elicit young children's views of risk and protection. It may also serve as a tool for public health education. Involving young children in the initial selection of images would further enhance the efficiency of the method.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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