Les soins aux enfants et aux adolescents touchés par les conflits armés: une approche reposant sur les droits
Bibliographic record
Abstract
Les professionnels de la santé qui comprennent les effets des conflits armés sur les enfants et les adolescents en temps de guerre peuvent accorder aux nouveaux arrivants le temps et la latitude nécessaires pour examiner et évaluer les expositions particulières et les besoins de santé des familles et des nouveaux arrivants au Canada. Le présent document de principes traite des effets directs, indirects et éloignés des conflits armés sur les personnes démesurément touchées par la violence, les perturbations et les déplacements. Les jeunes dont les structures scolaires, sanitaires et sociales sont gravement compromises ou ont été détruites à cause des conflits armés subissent souvent d'énormes lacunes en matière d'accès aux soins et vivent depuis longtemps avec des besoins de santé physique et mentale non satisfaits. D'après les obligations du Canada en vertu de la Convention des Nations Unies relative aux droits de l'enfant, le présent document de principes contient des stratégies et des ressources que les professionnels de la santé peuvent utiliser pour mieux reconnaître et comprendre que les effets des conflits armés et des expériences de migration font partie des soins de qualité essentiels et qu'il faut s'y attaquer.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".