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Enregistrement W6980563498

Children and childhood: Viewed through different disciplinary lenses

2017· article· en· W6980563498 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAnglia Ruskin Research Online (Anglia Ruskin University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePectus Deformity Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuanceQuarter (Canadian coin)Convention on the Rights of the ChildWelfareIdeal (ethics)DisciplineConventionWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children are our future, vital for the continuance of human society. They represent a sizeable proportion of the global population, so the well-being of contemporary society is dependent upon meeting their needs and developing their potential. By mid-2015, those under fifteen years old accounted for more than a quarter (26.1%) of a world total of 7.3 billion people (UN DESA, 2015). So children – their commonalities and differences, their welfare and education – must be central to global, regional and national policy. Children have always been important but have become more visible as a group in recent times, as nations developed the capacity to compute large numbers and to plan for long-term and global outcomes. This chapter focuses on these more recent times; it still reflects on change over time and place, but moves away from the historical treatment of childhood discussed in Chapter 1 to take a multi-disciplinary approach. It is interesting that UN statistics refer to children under fifteen, as the standard definition of childhood established by the 1989 UN Convention of the Rights of the Child sets the upper limit of childhood at eighteen. However, it is long recognized that, in many parts of the world, children have to assume adult responsibilities at a much younger age; the need to work to eat, a lack of educational opportunities and early marriage all play a role in positioning the age of majority below the UN ideal (Morrow, 2011).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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