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Enregistrement W3110294196 · doi:10.1186/s40900-020-00242-1

Family perspectives of COVID-19 research

2020· letter· en· W3110294196 sur OpenAlexaff
Shelley Vanderhout, Catherine S. Birken, Peter Wong, Sarah A. Kelleher, Shannon Weir, Jonathon L. Maguire

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2020
Typeletter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCanadian Association for Theatre ResearchSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Relevance (law)PandemicMultidisciplinary approachPsychology2019-20 coronavirus outbreakRecreationData collectionValue (mathematics)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical educationMedicineSociologyPolitical scienceDiseaseSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has uniquely affected children and families by disrupting routines, changing relationships and roles, and altering usual child care, school and recreational activities. Understanding the way families experience these changes from parents' perspectives may help to guide research on the effects of COVID-19 among children. MAIN BODY: As a multidisciplinary team of child health researchers, we assembled a group of nine parents to identify concerns, raise questions, and voice perspectives to inform COVID-19 research for children and families. Parents provided a range of insightful perspectives, ideas for research questions, and reflections on their experiences during the pandemic. CONCLUSION: Including parents as partners in early stages of COVID-19 research helped determine priorities, led to more feasible data collection methods, and hopefully has improved the relevance, applicability and value of research findings to parents and children.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,011
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0060,010
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 Opus0,619
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,051 · 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'étudeQualitatif
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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