THE ROLE OF CITIES IN ENDING VIOLENCE AGAINST CHILDREN IN SOUTH AFRICA
Notice bibliographique
Résumé
The global development agenda acknowledges the role of cities in achieving the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs) and addressing contemporary challenges caused by urbanization. SDG 11 aspires to make “cities inclusive, safe, resilient and sustainable” by 2030, even as the global urban population continues to grow exponentially, along with — even more rapidly — the population of children living in cities. Cities are the level of government closest to people’s daily lives, and are best placed to address the numerous challenges and rights violations that children are exposed to, including sexual exploitation and abuse, violence, trafficking, and child labour. SDG 16.2 has the primary aim of ending the “abuse, exploitation, trafficking and all forms of violence against children”. Through the lens of the subsidiarity principle, this article argues that localization to the city level of law and policy strategies that address violence against children can provide normative and powerful legal tools for their protection. Although there is developing scholarly literature on the global aspirations expressed in SDG 11 and SDG 16.2, little has been offered from a child rights perspective on the role of city governments in the prevention of, and protection of children from, violence.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».