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Enregistrement W4225281768 · doi:10.1542/peds.2021-053852m

Interventions for Health and Well-Being in School-Aged Children and Adolescents: A Way Forward

2022· article· en· W4225281768 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMental healthVariety (cybernetics)Reproductive healthChild healthMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health and well-being of school-aged children has received little attention compared with younger children aged < 5 years and adolescents. In this final article in a supplement of reviews that have assessed the effectiveness of interventions for school-aged children across a variety of health-related domains (including infectious diseases, noncommunicable diseases, healthy lifestyle, mental health, unintentional injuries, and sexual and reproductive health), we summarize the main findings and offer a way forward for future research, policy, and implementation. We complement this evidence base on interventions with a summary of the literature related to enabling policies and intersectoral actions supporting school-aged child health. The school represents an important platform for both the delivery of preventive interventions and the collection of data related to child health and academic achievement, and several frameworks exist that help to facilitate the creation of a health-promoting environment at school.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0130,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,383 · 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
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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