How countries’ legislations can sustainably impact children’s mental health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In a new era where, more and more children are standing up against governments concerning important subjects like climate change that will impact their physical health in a near future, it is time to question ourselves on all the other decisions that are being taken and that could have a sustainably high impact on some of our children’s development and mental health. Unfortunately, many of those children are forced to remain silent - unable to express themselves - or are just not being heard – unable to gain international medias’ attention - because of their social condition, cultural background, age or religion. But more sadly, most of them remain silent because they are just unaware of the consequences their living conditions or hardships might have on their future mental health, due to lack of information or education. Objectives Therefore, it is our responsibility as childhood experts and professionals to speak for those children who cannot, to stand up for themselves and promote the importance of putting their interest first no matter what. Methods We have chosen six different studies led in different contexts of struggle for children all around the world to illustrate the consequences on their development and mental health. Results We will communicate on the situations of children living in refugee camps, children living with their mothers in prison cells, children being forcibly separated from their mothers returning from Daesh territories in France or children being forcibly separated from their migrant mothers at the US border, we will describe the hardships but also the effective support provided to unaccompanied minors in Canada, and especially discuss with our cochair expertise how the issue is or could be different for them according to government policies and legislations. Conclusions By describing these different contexts of unstable living conditions or traumatic experiences orchestrated by government legislation regarding children care, we want to highlight the responsibility that every government legislation must consider when it comes to child care and how it should become an absolute priority. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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 ».