Development of a model of well-being for children from military families in NATO countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This article describes the development of a model of well-being for children from military families in NATO countries. Methods: The development comprised seven phases: (1) a review of the participating NATO countries’ literature (current theory and research); (2) an outline of the key elements of a model of child well-being; (3) the identification of potential indicators of child well-being; (4) the identification of the components and dimensions of child well-being; (5) a review and refinement of the model; (6) the inclusion of the military factors that influence child well-being; and (7) the development of a definition for child well-being. Results: Thematic analysis was used to identify the well-being indicators, dimensions, and components. The process was informed by the subject matter expertise of the NATO Human Factors Medicine Research Task Group-258 (NATO HFM RTG-258), the civilian literature, and military factors associated with child well-being. Discussion: Central to the developed child well-being model are five dimensions of child well-being: health, education, legal, material, and social (HELMS). This model is closely aligned with well-established models and measures of well-being – Bronfenbrenner’s bioecological model of human development, Minkkinen’s structural model of child well-being, and the Organisation for Economic Co-operation and Development’s (OECD) measures of child-well-being. The proposed model takes into consideration relevant military factors that influence the well-being of children in military families.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».