A Perspective on Reprioritizing Children’s’ Wellbeing Amidst COVID-19: Implications for Policymakers and Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
The present work presents an analytical and investigatory view of the existing issues regarding COVID-19 with attention to children and their overall well-being during the second quarter of 2020. The authors conducted an extensive content analysis of media reports, government briefings, social platforms, and provide some recommendations to the policymakers and care providers for building more robust responses for the pandemic affected children. The article contributes to the existing field of study in the following ways. Firstly, the present manuscript describes the impact of COVID-19 on the psychosocial health of children. Secondly, the authors offered some outcome-based responses to policymakers and caregivers to mitigate the negative impact of the pandemic on COVID affected families and children. Thirdly, the article highlights the importance of social media, the role of storytelling, and using the concept of mandalas in handling the pandemic affected sensitive sections of the society. Lastly, the authors furnish some response initiatives to combat the novel COVID-19 pandemic based on real-world observations. These initiatives can influence policymakers as well as help caregivers to design efficient and adequate response programs for the pandemic affected children.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,036 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».