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Enregistrement W3029744446 · doi:10.1186/s13031-020-00276-y

Investigating the delivery of health and nutrition interventions for women and children in conflict settings: a collection of case studies from the BRANCH Consortium

2020· editorial· en· W3029744446 sur OpenAlexafffund
Anushka Ataullahjan, Michelle F Gaffey, Samira Sami, Neha Singh, Hannah Tappis, Robert E. Black, Karl Blanchet, Ties Boerma, Ana Langer, Paul Spiegel, Ronald J. Waldman, Paul H. Wise, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidInternational Development Research CentreUNICEFBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPsychological interventionPublic healthCompendiumMedicineNegotiationHealth services researchHealth policyEnvironmental healthNursingPublic relationsPolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, the number of people affected by conflict is the highest in history, and continues to steadily increase. There is currently a pressing need to better understand how to deliver critical health interventions to women and children affected by conflict. The compendium of articles presented in this Conflict and Health Collection brings together a range of case studies recently undertaken by the BRANCH Consortium (Bridging Research & Action in Conflict Settings for the Health of Women and Children). These case studies describe how humanitarian actors navigate and negotiate the multiple obstacles and forces that challenge the delivery of health and nutrition interventions for women, children and adolescents in conflict-affected settings, and to ultimately provide some insight into how service delivery can be improved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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