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Enregistrement W2922384030 · doi:10.1136/archdischild-2018-315429

Accountability for funds for Nurturing Care: what can we measure?

2019· article· en· W2922384030 sur OpenAlexfundno aff
Leonardo Arregocés, Robert C Hughes, Kate Milner, Victoria Ponce Hardy, Cally J Tann, Arjun Upadhyay, Joy E Lawn

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaBernard van Leer Foundation
Mots-clésMedicineAccountabilityMeasure (data warehouse)NursingPublic relationsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding donor, government and out-of-pocket funding for early child development (ECD) is important for tracking progress. We aimed to estimate a baseline for the WHO, UNICEF and World Bank Nurturing Care Framework (NCF) with a special focus on childhood disability. METHODS: To estimate development assistance spending, the Organisation for Economic Cooperation and Development's Creditor Reporting System (OECD-CRS) database was searched for 2007-2016, using key words derived from domains of the NCF (good health, nutrition and growth, responsive caregiving, security and safety, and early learning), plus disability. Associated funds were analysed by domain, donor, recipient and region. Trends of ECD/NCF were compared with reproductive, maternal, newborn and child health (RMNCH) disbursements. To assess domestic or out-of-pocket expenditure for ECD, we searched electronic databases of indexed and grey literature. RESULTS: US$79.1 billion of development assistance were disbursed, mostly for health and nutrition (US$61.9 billion, 78% of total) and least for disability (US$0.7 billion, 2% of total). US$2.3 per child per year were disbursed for non-health ECD activities. Total development assistance for ECD increased by 121% between 2007 and 2016, an average increase of 8.3% annually. Per child disbursements increased more in Africa and Asia, while minimally in Latin America and the Caribbean and Oceania. We could not find comparable sources for domestic funding and out-of-pocket expenditure. CONCLUSIONS: Estimated international donor disbursements for ECD remain small compared with RMNCH. Limitations include inconsistent donor terminology in OECD data. Increased investment will be required in the poorest countries and for childhood disability to ensure that progress is equitable.

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)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,365
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,365
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0170,022
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0140,031
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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