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Enregistrement W4410098194 · doi:10.26719/2025.31.4.210

Cases of trauma due to war and violence among children in Gaza

2025· article· en· W4410098194 sur OpenAlexaff
Enas Abdelraof A Abu Muaileq, Hani Chaabo, Fatima Abdul Rashid, Mairead Kelly, Neil M. Fournier

Notice bibliographique

RevueEastern Mediterranean Health Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionGriefMedicineArmed conflictSuicide preventionPsychiatryOccupational safety and healthPoison controlPsychologyMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The conflict in Gaza has exposed children to continuous cycles of violence and trauma, profoundly affecting their mental health. Aim: To illustrate the psychological burden on Gaza's children and highlight their complex mental health needs amid the conflict. Methods: We report cases of 4 children receiving support from Children Not Numbers, who have lived through the violence in Gaza, illustrating the devastating impact of the conflict on their mental health. Results: The children exhibited symptoms of trauma, including emotional dysregulation, social withdrawal, grief, and worsening of pre-existing conditions. Common factors were displacement, loss of family members, physical injuries, and lack of mental health care resources. Conclusion: The cases highlight the severe psychological impact of the conflict on children and the urgent need for interventions to address the crisis and provide mental health services to prevent long-term consequences for the wellbeing of children in Gaza.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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