Notice bibliographique
Résumé
Young Lives has been a collaborative partnership between 12,000 study children, their families and their classmates, research institutes, universities and non-governmental organisations (NGOs) in four study countries, and a team based at the University of Oxford, together with researchers at University College London and other universities in the UK and USA.We are hugely grateful to the children and families who have participated in the study.Without their generosity, patience and willingness to talk to field workers regularly over a period of 15 years, often about sensitive subjects, the Young Lives study and its rich dataset would not exist.Special thanks are also owed to our collaborators, and to our research, communications and policy teams, data managers, field supervisors, and all other Young Lives staff for their contributions to so many aspects of the study, from the rigorous research design, high-quality data and publications, to the vital administrative support and robust engagement with policy and practice.Sharon Huttly merits special mention for her conscientious and steadfast stewardship of Young Lives during an earlier phase of the study, which created an essential foundation for the later research.This book has benefited from the contributions of many peoplealthough any errors are of our own making.In particular, we wish to thank Deborah Walnicki, who played an invaluable research assistance role by analysing qualitative data and sifting through interview transcripts for appropriate quotes, drafting selected texts, undertaking literature searches and compiling and checking references.Deborah displayed considerable flexibility, patience and good humour, despite the multiple demands placed on her.The book synthesises analyses produced by numerous study colleagues and reflects their careful and important work.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».