MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803551651 · doi:10.1002/cad.20232

Nurturing Care for Young Children under Conditions of Fragility and Conflict

2018· review· en· W2803551651 sur OpenAlexaff
Linda Richter, Stephen J. Lye, Kerrie Proulx

Notice bibliographique

RevueNew Directions for Child and Adolescent Development · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRefugeeEarly childhoodPsychologyChild developmentEconomic growthForced migrationPolitical scienceDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forced displacement worldwide is at its highest in decades and millions of young children are living in conflict zones, in transitional or enduring refugee contexts, and in demographically diverse marginalized and informal settlements. There is a huge unmet need for delivering early childhood development interventions to ensure the safety and continued development of young children in these vulnerable contexts. In this paper, we discuss nurturing care as an important entry point for multisectoral collaborations to support families and reach young children. Nurturing care is a basic right of every child and encompasses health, nutrition, security and safety, responsive caregiving, and early learning. We review key elements of the biological and psychological development of children important to nurturing care and illustrate their application in case studies of war and displacement in Angola and Kenya. Building on long-term benefits of early interventions, scaled up support is essential to improve the health, development, and well-being of young children in contexts of conflict, violence, and insecurity. Not only do early childhood development interventions support the development of young children, but they also provide a potential pathway to violence reduction and a way to achieve more peaceful families, communities, and societies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,322
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 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Directions for Child and Adolescent DevelopmentMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207