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Enregistrement W4220918654 · doi:10.1136/archdischild-2022-ichgc.1

I Early child development: Silent emergency or unique opportunity?

2022· article· en· W4220918654 sur OpenAlexaff
Chemba Raghavan, V Ruta

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3></h3> The early years of life represent a critical window of opportunity for a child’s development, a time when the brain is most sensitive to external influences. Early childhood is not only a period of special sensitivity to risk factors, but also a critical time when the benefits of early interventions are amplified, and the negative effects of risk can be reduced. This is underscored by the evidence from neuroscience<sup>1</sup> which emphasizes the importance of nurturing care (adequate health, nutrition, responsive care, opportunities for learning and protection from harm and abuse) to all young children to enable them to reach their full potential. The first 1,000 days of life shape a child’s future. Nurturing care plays a vital role in giving children the best possible start in life: the mantra ‘Eat, Play, Love’<sup>2</sup> summarizes the need for opportunities in the environment of the young child for adequate nutrition, opportunities for play and safety and security. This brain architecture is a critical foundation for all future learning, behaviour and health. And while neural connections continue into adulthood, how these early connections form determine whether later connections have strong or weak foundations. As demonstrated by Heckman,<sup>3</sup> the smartest investments in human development are those done earliest in the lifespan, as returns to ECD investments are considerably higher compared to equivalent investments in the later years – primary school, secondary school and after. The healthy development of a baby’s brain depends on nurturing care, which benefits children, but it also about the knowledge and resources their families and other caregivers require to provide it. It refers to the enabling conditions created by public policies, programmes and services to ensure children’s good health and nutrition, protect them from threats and give them opportunities for early learning, through interactions that are responsive and emotionally supportive. To support the development of their children, parents need time, resources, and services. This is made available through a) enhanced enabling (policy) environments; b) integrated services (for example frontline workers including health, social work, education nutrition); c) knowledge and agency for caregivers and parents such as tools, guidance, masterclasses and information; d) financial support and resources including financial literacy, child benefits, cash transfers and e) amplification of caregivers’ voices through social and digital media, parenting voices in community and policy platforms. While the Covid-19 pandemic exacerbated the crisis of care and learning, it has also provided an opportunity to elevate the needs for parenting and family support and care. To continue to promote ECD services and interventions and ensure that every child is enabled to not only survive but thrive we must strengthen formative research models and enhance implementation research on ECD; leverage existing routine touchpoints to elevate the importance of holistic ECD; invest in system strengthening and capacity building of frontline health workers through innovative tools; raise awareness and partners including with parents and caregivers themselves to ensure child health and development; enhance direct support to parents through community engagement initiatives; and, empower policy makers and key stakeholders with the latest evidence and advocate for enhanced investments in ECD and parenting support programmes. <h3>References</h3> Advancing Early Childhood Development: from Science to Scale (thelancet.com): https://www.thelancet.com/series/ECD2016. Early Moments Matter | UNICEF: https://www.unicef.org/early-moments The Heckman Curve – The Heckman Equation: https://heckmanequation.org/resource/the-heckman-curve

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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