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Enregistrement W4404144912 · doi:10.23889/ijpds.v9i5.2940

Constantly changing, constantly adapting: Lives and life-course data of children and childhood social care

2024· article· en· W4404144912 sur OpenAlexaff
Mirjam Allik, Grace Bailey, Aimee Cummings, Kathleen Falster, Ruth Gilbert, Lucy Griffiths, Matthew A Jay, Nathan Nickel, Wanda Phillips-Beck, Rhiannon Pilkington

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of ManitobaFirst Nations Health and Social Secretariat of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife course approachCourse (navigation)PsychologyComputer scienceDevelopmental psychologyData scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesChildhood social care can lead to lifelong problems affecting health, educational attainment and other areas of a person’s life. Improving outcomes for children are therefore key policy objectives in many nations. The aim of this workshop was to inspire and drive forward life-course research on childhood social care internationally. ApproachThe workshop included presentations on the themes of the data jigsaw across the family life-course and data sovereignty and engagement. Presentations under each theme were followed by group activities and discussions. ResultsAdministrative data collections that include longitudinal details on childhood social care, developmental, health and other outcomes are becoming increasingly available for researcher purposes. Examples include the BEBOLD platform and the New South Wales Child E-Cohort in Australia, ECHILD in England and the Welsh SAIL Databank. First nations data sovereignty and engagement of childhood social care recipients has become a norm in many nations and led to improvements in research, including in methodology and interpretation of results. Together, improved access to data and meaningful stakeholder engagement can inform policy and practice to improve outcomes for children and young people. ConclusionsBarriers exist to understanding the family and home environments, such as very limited or no information about the fathers and other household members. Capturing populations who move between jurisdictions, e.g. migrants, is limited as administrative data is difficult to share across devolved nations/federated states. In some cases, a mismatch exists between expectations of meaningful engagement and institutional/research culture, resource and skill availability.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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