Bilag 1: Evaluering af Tidlig Indsats overfor gravide familier:Litteraturgennemgang
Notice bibliographique
Résumé
Litteraturgennemgangen resulterede i 14 relevante videnskabelige artikler, der hver undersøger indsatser, der kan relateres til Tidlig Indsats, heraf litteratur fra henholdsvis Canada, USA, Storbritannien, Tyskland, Australien og Danmark. Disse viser specifikke interventionsdesign og metoder, der alle har det fælles formål at forebygge mistrivsel, fremme børns udvikling og understøtte barnets og amiliens mentale sundhed. Indsatserne på tværs af programmerne inkluderer forældreundervisning, perinatal pleje, hjemmebesøg, studievejledning, mentorer og støttegrupper. Derudover arbejdes der også med at gøre ydelserne lettere tilgængelige ved hjælp af identificering af sociale determinanter. Der ses en varierende grad af tværfagligt eller tværsektorielt samarbejde på tværs af studierne. Der beskrives primært et samarbejde mellem og på tværs af sundheds- og socialsektoren, men i nogle programmer involveres også uddannelsessektoren og retlige instanser, alt efter hvilken målgruppe der arbejdes med. Studierne beskriver overordnet positive effekter ved indsatser, der inkluderer hjemmebesøg, undervisning, vejledning og støtte til forældrene og tværsektorielle indsatser. Litteraturen beskæftiger sig hovedsagelig med afgrænsede og specifikke interventionsprojekter og kan ikke sammenlignes direkte med en landsdækkende indsats som Tidlig Indsats, der består af en bred vifte af tilbud, og som leveres med stor variation fra sted til sted. Litteraturen giver dog inspiration til udformningen af indsatser samt erfaringer med tværsektorielt samarbejde og undersøgelsesmetoder.
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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 | 0,035 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,011 |
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 ».