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Enregistrement W4415319873 · doi:10.1016/j.sleepx.2025.100155

Delivering sleep: Bed kit distributions to children living in poverty in Tanzania

2025· article· en· W4415319873 sur OpenAlexaff
Debbie Will-Dryden, Wandoa Mwambu, Teegan Nordstrom, Reut Gruber

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine X · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteScience World at Telus World of Science
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaPovertyDeveloping countryPopulationStandard of livingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overcrowded housing, insufficient beds, and poor mosquito protection are major barriers to healthy sleep for children living in poverty in developing countries. This study aimed to address these barriers by providing children living in poverty in Tanzania with climate-appropriate items essential for creating a safe and comfortable micro-sleep environment. From 2000–2024, Sleeping Children Around the World (SCAW) delivered 135,500 bed kits to children aged 7–11 years living in poverty in Tanzania. Since 2019, culturally adapted sleep education information was delivered orally to parents of bed kit recipients. Twenty-four distributions reached an average of 5,646 children per cohort years. Mattresses and mosquito nets were consistently included; other items varied. This study demonstrates a community-driven approach to improving the sleep environments of children living in poverty in a developing country, offering a scalable model for promoting sleep health in low-resource settings • Community-driven approach improved sleep environments for Tanzanian children living in poverty • 24 bed kit distributions reached 135,500 children aged 7–11 years • Bed kits provided climate-appropriate items for safe, comfortable sleep spaces • Intervention addressed determinants of poor sleep health in low-resource settings • Scalable model for promoting child sleep health in developing countries

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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