The child casualties of war — A scoping review of the tools used to report and monitor grave violations of children’s rights in situations of armed conflict
Notice bibliographique
Résumé
During armed conflict, children are at an increased risk of experiencing grave violations of their rights.1-6 In accordance with the United Nations there are six primary grave children’s rights violations during conflict; (1) killing or maiming of children, (2) recruitment or use of children by armed forces or armed groups, (3) attacks on schools or hospitals, (4) rape or other sexual violence against children, (5) abduction of children, (6) denial of humanitarian access to children.7 Early efforts to establish an international mechanism to report and monitor grave violations against children in conflict have faced a multitude of barriers—including lack of capacity, subjectivity in reporting, and political intimidation—which challenge the validity and accuracy of reports and have led to an inefficient, fragmented and the ill-coordinated methodology of data collection.8,9 Evidence-based action is promoted as the foundation of policy responses within the current geo-political climate; yet there is little description of published work which describes reporting instruments and monitoring mechanisms specifically aimed at collecting data on violations against children in armed conflict.10,11 The following study aims to explore the existing body of research and grey literature related to data collection methods implemented to monitor and report grave violations of children’s rights in armed conflict.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».