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Enregistrement W4411593428 · doi:10.1136/bmjpo-2025-003595

Advancing early childhood development for children with disabilities and the Global Disability Summit 2025

2025· article· en· W4411593428 sur OpenAlexaff
Bolajoko O. Olusanya, Olaf Kraus de Camargo, Sheffali Gulati, Shanti Raman

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitPsychologyDevelopmental psychologyPolitical scienceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2015, the global health community, represented by 193 UN Member States, committed to ensuring inclusive, high-quality education for children with disabilities under the Sustainable Development Goals (SDGs), 2015–2030. The SDGs also recognised optimal early childhood development (ECD) as a critical pathway to disability-inclusive education. It was, therefore, imperative to have a robust and globally coordinated disability-focused ECD initiative—one that prioritises early detection and intervention services from birth to 5 years of age—to ensure school readiness and lifelong inclusion for children with developmental delays and disabilities.1–3 UNICEF was rightly designated under the SDGs as the lead custodian UN agency to advance this global vision for children with disabilities. In pursuit of the mantra ‘nothing about us, without us’, the Global Disability Summit (GDS) was launched in 2017 to promote disability inclusion across health, education, social and economic sectors as a fundamental human right (https://www.globaldisabilitysummit.org/). Since its inception, three summits have taken place: in 2018, 2022 and most recently in April 2025. This article examines the progress on ECD by UNICEF for children with disabilities against the backdrop of GDS 2025 and SDGs.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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