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Enregistrement W4403333939 · doi:10.31478/202410b

Three Strategies to Strengthen Child Disaster Research

2024· article· en· W4403333939 sur OpenAlexfundno aff
Betty S. Lai, Mauricio Montes, Nnenia Campbell, Rosaura Orengo‐Aguayo

Notice bibliographique

RevueNAM Perspectives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWilliam T. Grant FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPolitical sciencePsychologyEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today's children are expected to experience two to seven times more disaster events than their grandparents (Thiery et al., 2021).Climate-related disasters such as floods, hurricanes, and wildfires are key drivers of the outsized impacts disasters will have on children.Children are at heightened risk for negative consequences following disasters.Children often have limited ability to protect themselves, and they rely on adults for support and assistance.Therefore, it is important to consider children's vulnerability and to support and protect them during and after disasters.Addressing the intersection between climate-related disasters and children's vulnerability requires a strong research pipeline, as well as the expertise of multiple fields (e.g., psychology, public health, engineering, and planning).This commentary highlights three ways to strengthen the child disaster research pipeline.

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)0,145
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1450,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0210,020
Communication savante0,0290,017
Science ouverte0,0080,028
Intégrité de la recherche0,0310,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2024
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