Effective child well-being practices, barriers and priority actions: survey findings from service providers and policymakers in 22 countries during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study was to explore 232 service providers’ and policymakers’ experiences of supporting children’s well-being during the pandemic, across sectors, in 22 countries – including Kenya, the Philippines, South Africa, India, Scotland, Sweden, Canada and the USA, in the last quarter of 2020. Design/methodology/approach A smartphone survey delivered via a custom-built app containing mostly open-ended questions was used. Respondents were recruited via professional networks, newsletters and social media. Qualitative content analysis was used. Findings The findings reveal numerous system-level challenges to supporting children’s well-being, particularly virus containment measures, resource deficiencies and inadequate governance and stakeholder coordination. Those challenges compounded preexisting inequalities and poorly affected the quality, effectiveness and reach of services. As a result, children’s rights to an adequate standard of living; protection from violence; education; play; and right to be heard were impinged upon. Concurrently, the findings illustrate a range of adaptive and innovative practices in humanitarian and subsistence support; child protection; capacity-building; advocacy; digitalisation; and psychosocial and educational support. Respondents identified several priority areas – increasing service capacity and equity; expanding technology use; mobilising cross-sectoral partnerships; involving children in decision-making; and ensuring more effective child protection mechanisms. Practical implications This study seeks to inform resilience-enabling policies and practices that foster equity, child and community empowerment and organisational resilience and innovation, particularly in anticipation of future crises. Originality/value Using a novel approach to gather in-the-moment insights remotely, this study offers a unique international and multi-sectoral perspective, particularly from low- and middle-income countries.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».