The moral foundations of child health and social policies: A critical interpretive synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Allusions to the uniqueness and value of childhood abound in academic, lay, and policy discourse. However, little clarity exists on the values that should guide child health and social policymaking. We review extant academic literature on the normative dimensions of child health and social policy to provide foundations for the development of child-focused public policies. Methods: We conducted a critical interpretive synthesis of academic literature on the normative dimensions of child health and social policy-making. We employed a social constructivist lens to interpret emergent themes. Political theory on the social construction of target populations served as a bridge between sociologies of childhood and public policy analysis. Results: Our database searches returned 14,658 unique articles; full text review yielded 72 relevant articles. Purposive sampling of relevant literature complemented our electronic searches, adding 51 original articles, for a total of 123 articles. Our analysis of the literature reveals three central themes: potential, rights, and risk. These themes retain relevance in diverse policy domains. A core set of foundational concepts also cuts across disciplines: well-being, participation, and best interests of the child inform debate on the moral and legal dimensions of a gamut of child social policies. Finally, a meta-theme of embedding encompasses the pervasive issue of a child’s place, in the family and in society, at the heart of much social theory and applied analysis on children and childhood. Conclusions: Foundational understanding of the moral language and dominant policy frames applied to children can enrich analyses of social policies for children in a range of sociopolitical contexts. Our proposed schema of values, and allied exploration of their points of consonance and tension, is an important step in efforts to gauge social policy prescriptions not only by measures of outcome but also by evidence of their alignment with social values.
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 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 | 0,082 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,037 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».