Children in detention amidst COVID-19 in Africa: A wound untreated
Notice bibliographique
Résumé
Children in detention in Africa are part of the vulnerable population exposed to the COVID-19 pandemic due to factors such as overcrowding, poor healthcare of inmates, and lousy state of the facilities. The number of children in detention was estimated to be about one million in 2010, and this has further increased threat to global health. The fall in operating criminal justice systems, from the aspect of rehabilitation and reform in Africa, to its being plagued with crisis, overpopulation, and inability to conform to fundamental human rights and health standards. It was noted that children in detention in Africa end up in prison mainly because they are either given birth to by incarcerated mothers or sentenced to jail based on their alleged criminal activity. Also, certain limitations in some African countries to track the prevalence of COVID-19 and other diseases include inaccessible data, non-specificity of data, and unreliable information regarding the current prison situation. Sometimes, these data could be insufficient and hard to comprehend, primarily if written in the local language. The efforts to resolve the untreated wounds of children in detention during COVID-19 are somewhat tricky. However, this paper identifies these limitations and proffers recommendations such as; the identification and implementation of strategies that support the continuity of child-centered services, prioritizing children for immediate release, and ensuring adequate protection of their health and well-being, among others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».