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Enregistrement W3092559970 · doi:10.1093/eurpub/ckaa165.414

Adolescent sexual and reproductive health and rights: generating evidence and strengthening country capacity

2020· article· en· W3092559970 sur OpenAlexaffabout
J Ferne

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentData collectionCapacity buildingFocus groupReproductive healthPolitical scienceData qualityGovernment (linguistics)Sexual and reproductive health and rightsSurvey data collectionEconomic growthPsychologyPublic relationsBusinessEnvironmental healthMedicineReproductive rightsSociologyPopulationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Knowledge generation and use of evidence on Adolescent SRHR and related gender issues, (such as gender inequalities and female empowerment) is weak and is not being harnessed effectively. Country institutional capacity is often inadequate for effective analysis and communication of ASRHR data, and data on the youngest adolescent age-cohorts are lacking. Available ASRHR and related gender data through surveys are poorly harnessed by policy makers, program staff and project managers. As such, available ASRHR data are often ignored due to low confidence in research quality across data collection methods. This innovation has developed and tested improved methods of measurement, monitoring, and knowledge translation in ASRHR and gender across multiple sub-Saharan countries. It has further created and piloted methods and tools to better analyze, communicate, and translate into action ASRHR-relevant data, with a focus on better integration of national survey data (including subnational analyses, district data) to support and inform: (i) government policies and programs and local projects led by Canadian and other NGOs; and (ii) contextualized local programmatic monitoring, learning and evaluation.

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)0,389
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,371
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3890,371
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0170,018
Science ouverte0,0040,032
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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