Unpacking the intractability of childhood stunting: an introduction to the UKRI GCRF Action Against Stunting Hub
Notice bibliographique
Résumé
Despite concerted efforts, the global community is off-track in its ambition to reduce the number of stunted children under 5 years by 40% by 2025.1 2 Stunting in children is thought to be a result of adversities in early life with multiple contributors including inadequate nutritional intake, environmental insults and intergenerational transmission of risk. While we know the pathways to stunting are numerous, our understanding of the convergence of these pathways remains a critical block. As such, childhood stunting can be described as a ‘mosaic’ where there is knowledge of the individual components, but inadequate understanding of the interactions or inter-relationships between the individual elements/drivers comprising the whole.3 In addition, the current definition of stunting is based on the measurement of child length, calculated as Length-for-Age-Z score (LAZ) 2 SDs below the median of the WHO growth standard. While this is important in adopting a universally accepted standard definition, the approach is rather too simplistic. The definition does not take into consideration the profoundly complex pathophysiology of stunting and its far-reaching consequences on the growth and development, future health and well-being of the affected children, communities and nations. Accordingly, research on stunting tends to focus on a single outcome or at best, parts of a system, with inadequate holistic exploration of underlying interconnections. Indeed, by defining childhood stunting as a single outcome, it may be argued that we have fostered a lack of understanding of the pathway each child has been on to reach such an outcome. The Action Against Stunting Hub (AASH), a partnership of 18 institutions, funded by the UK Research and Innovation’s Global Challenges Research Fund aims to generate a holistic understanding of the complex drivers of stunting and their interactions to better inform prevention and treatment strategies. This article introduces AASH, the related workstreams and interdisciplinary synergies.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».