The Gross Developmental Potential (GDP2): a new approach for measuring human potential and wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Many factors influence the health and well-being of children and the adults they will become. Yet there are significant gaps in how trajectories of healthy development are measured, how the potential for leading a healthy life is evaluated, and how that information can guide upstream policies and investments. The Gross Developmental Potential (GDP2) is proposed as a new capabilities-based framework for assessing threats to thriving and understanding progress in achieving lifelong health and wellbeing. Moving beyond the Gross Domestic Product's (GDP) focus on economic productivity as a measure of progress, the GDP2 focuses on seven essential developmental capabilities for lifelong health and wellbeing. The GDP2 capability domains include Health -living a healthy life; Needs-satisfying basic human requirements; Communication-expressing and understanding thoughts and feelings; Learning-lifelong learning; Adaption -adapting to change; Connections -connecting with others; and Community -engaging in the community. The project team utilized literature reviews and meetings with the subject and technical experts to develop the framework. The framework was then vetted in focus groups of community leaders from three diverse settings. The community leaders' input refined the domains and their applications. This prototype GDP2 framework will next be used to develop specific measures and indices and guide the development of community-level GDP2 dashboards for local sense-making, learning, and application.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».