What implementation evidence matters: scaling‐up nurturing interventions that promote early childhood development
Notice bibliographique
Résumé
Research in early childhood development (ECD) has established the need for scaling-up multisectoral interventions for nurturing care to promote ECD, for improved socioeconomic outcomes for sustainable societies. However, key elements and processes for implementation and scale-up of such interventions are not well understood. This special series on implementation research and practice for ECD brings together evidence to inform effectiveness, quality, and scale in nurturing care programs; identifies knowledge gaps; and proposes further directions for research and practice. This paper frames the dimensions and components fundamental to the understanding of implementation processes for nurturing care interventions, factors for improving implementation of interventions, and strategies to scale by embedding interventions in delivery systems. We discuss emerging issues in implementation research for ECD, including (1) the role of context in adaptation and implementation, (2) standardized reporting of implementation research, (3) the importance of feasibility studies to inform scale-up and capacity building, (4) fidelity and program quality improvement, and (5) intervention integration into existing systems. Effective implementation of nurturing care interventions is at the heart of achieving positive developmental outcomes for young children. It is pivotal to adapt and implement these interventions based on evidence for high impact, especially in low-resource settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,361 | 0,704 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».