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Enregistrement W4385690369 · doi:10.32920/23912880

Improving Research of Children Using a Rights-Based Approach: A Case Study of Some Psychological Research about Socioeconomic Status

2023· preprint· en· W4385690369 sur OpenAlexaffabout
Tara J. Collins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusPsychologyPsychological researchCognitionChild developmentDevelopmental psychologyPolitical scienceSocial psychologySociologyPsychiatryDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic status (SES) and other social determinants of health are “identified as top priorities for action” in research [Canadian Coalition for the Rights of Children (CCRC), 2011, p. 42]. Consequently, SES is increasingly popular in some psychological and neuroscience research in order to expand upon understanding of its relationship to child development. In sum, this research demonstrates: “Growing up in a family with low SES is associated with substantially worse health and impaired psychological well-being, and impaired cognitive and emotional development throughout the lifespan” (Hackman et al., 2010, p. 651). Expanding the SES focus to include consideration of child rights (CR) in the research process, structure, and results would advance better understanding of children and improve research about them. This brief article inquires: how would CR assist research about children by psychologists interested in neuroscience and SES? In short, children have human rights, which involve “the right to be properly researched” (Knowing Children, 2010). Indeed, Steinmetz (2010), p. 12 states that all our knowledge about how “abnormal child development” adversely affects the child’s brain structure and capacity can be ultimately traced back to the disrespect of his/her rights. As such, CR should inform efforts related to researching the relationship between SES and neuroscience. This brief commentary recognizes SES includes “occupations and thus the underlying levels of education and resulting incomes of the adult members of a household” (Johnson et al., 2007, p. 526). First, this article describes a child RBA (CRBA). Then, a CRBA frames analysis of some recent neuroscience and SES research and review articles before concluding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0410,030
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,387
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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