Measure What Matters: Toward Multi-Sectoral Action to Improve Child and Youth Health and Well-being
Notice bibliographique
Résumé
Despite Canada’s strengths and widespread acknowledgment of the importance of children and youth, this country recently ranked 30th among 38 high-income countries on indicators of their well-being (UNICEF Innocenti 2020). While there are limited data readily available for monitoring within and across jurisdictions, Alberta compares worse than Canadian averages on indicators of early development vulnerability and child abuse (PHAC 2023a). The Alberta government convened a Child and Youth Well-being Review (GOA 2021) and Action Plan (GOA 2022a) to understand and address the pandemic’s adverse impacts. Indigenous and racialized children and youth, children in low-income families and children with disabilities were highlighted as being disproportionately impacted. In addition, the review found significant gaps in mental health, education, social data and evidence along with fragmentation of data within ministries and service systems (GOA 2021). Influences on child and youth health, well-being and health inequity have social, environmental and economic origins that extend beyond health policy boundaries (Lopez et al. 2021; Vargas-Barón, Diehl and Small 2022; Clark et al. 2020; Patton et al. 2016). Yet, public policy can be a powerful intermediary between children’s conditions and outcomes (UNICEF 2020). Cross-sectoral, whole-of-society approaches are required to improve child and youth health and well-being and government ministries have important roles to play (Akseer et al. 2020; De Montigny, Desjardins and Bouchard 2019; Leppo et al. 2013). Meaningful and accessible measurement and monitoring information is required to support co-ordinated, cross-sectoral decision-making and policy strategies to improve health outcomes and reduce health inequities (OECD 2021). Information is required about child and youth material living standards, physical and mental health, social lives and learning and education (OECD 2021). While definitions of child and youth well-being vary depending on diverse perspectives and cultural, social and local contexts, many established indicators and frameworks can be tailored to local community needs and priorities (OECD 2021).
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 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 | 0,101 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».