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Enregistrement W2527883731 · doi:10.1016/s2214-109x(16)30218-2

Global research priorities to accelerate early child development in the sustainable development era

2016· article· en· W2527883731 sur OpenAlexaboutno aff
Tarun Dua, Mark Tomlinson, Elizabeth Centeno Tablante, Pia Rebello Britto, Aisha Yousfzai, Bernadette Daelmans, Gary L. Darmstadt

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismWorld Health Organization
Mots-clésPovertySustainable developmentMalnutritionEarly childhoodChild developmentBrain developmentFood insecurityExtreme povertyChildhood developmentPsychologyEconomic growthDevelopmental psychologyDevelopment economicsPolitical scienceHistoryEconomicsFood securityNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1990 and 2015, the under-5 mortality rate declined by 53%, resulting in approximately 48 million more children reaching their fifth birthday than would have occurred had 1990 mortality rates continued.1 Many of these children, however, continue to live in conditions of adversity—marked by extreme poverty, undernutrition, conflict, and insecurity—and are not afforded the level of care required to ensure that they meet their developmental potential.2 Neuroscience research in the past two decades is unequivocal that the period from conception through early childhood (ie, at least the first 3 years) is foundational in terms of brain development.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0130,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,016

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,329 · 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
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

Citations67
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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