Reaching the dream of optimal development for every child, everywhere: what do we know about ‘how to’?
Notice bibliographique
Résumé
WHY NOW?Early child development (ECD) is fundamental for the health, well-being and life opportunities of every child, everywhere. 1 2 It is central to many Sustainable Development Goals (SDGs) and the global child health redesign process, led by WHO and UNICEF.[1][2][3] A strong investment case for ECD has been made by academics, as well as large intergovernment investment platforms including G20 and the World Bank. 1 3The Nurturing Care Framework, launched in May 2018, provides a policy roadmap for multiple sectors to enable a world where families and communities can support their children's developmental needs including health, nutrition, safety and security, responsive care and opportunities for early learning.4 There is a growing evidence base that inputs especially from preconception to 2 years of age, can improve cognitive, motor, language and socioemotional developmental outcomes, although studies are still small scale and short term. 2 However, there is a major gap in evidence-based guidance on how to implement at scale, especially in low-and middle-income countries (LMIC).5 While policymakers may now be committed to investing for ECD, they face unanswered questions about what, where and how to scale in programmes and especially how to measure progress.Paediatricians and child health workers are well placed to reach the youngest children through routine health systems; yet, they similarly face challenges in considering where to start, what to do, and how to reach the most vulnerable.Parents, caregivers and communities are also key to involve in programme design.
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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 | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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 ».