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Enregistrement W4393949239 · doi:10.1080/13642987.2024.2335549

Re-emphasizing the individual components of ‘child, early, and forced marriage’

2024· article· en· W4393949239 sur OpenAlexaff
Alissa Koski, Manahil Siddiqi, Margaret E. Greene

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Rights · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForced marriagePsychologyDevelopmental psychologySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to eliminate ‘child, early, and forced marriage’, human rights violations with a wide range of harmful consequences, have intensified in the past twenty years as part of a growing social movement toward gender equality. The compound phrase ‘child, early, and forced marriage’ has become the preferred rhetoric in recent years and communicates a range of potentially harmful aspects of marriage, including the timing and consensuality of the event. However, we argue that two of the three component terms in ‘child, early, and forced marriage’ are not uniformly understood and, as a result, have not been adequately taken up in research, policy, or programming. In this review, we describe the history of this term and how different institutions define its individual components. We demonstrate that, in practice, ‘child, early, and forced marriage’ is often simplified to child marriage alone because this concept has a shared definition that is readily quantifiable. We recommend that clear definitions of early and forced marriage be developed and consistently applied alongside child marriage to further progress toward the overarching aim of improving gender equality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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