MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1631685168 · doi:10.3917/spub.121.0007

Enquête sur le développement des enfants montréalais à leur entrée à l'école

2012· article· fr· W1631685168 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Laurin, Sylvie Lavoie, Danielle Guay, Laurence Boucheron, Danielle Durand, Nathalie Goulet

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)GeographyPsychologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the survey was to provide a picture of the school readiness of 5-year-old Montréal children starting school and to identify disparities between neighbourhoods and the socio-economic factors determining these differences. 10,513 children were assessed using the Early Development Instrument. The results show that in Montréal, one child in three is vulnerable in at least one area of school readiness. Figures range from 22% to 43% in the different territories. A significant association was found between parents' level of education and the vulnerability of children. Differences between languages are found when analyzing school readiness based on groups of children by mother tongue. A comparative analysis between Montréal and two other large Canadian cities shows that the average score of children in Montréal is higher than the average score of Vancouver children in all areas and higher than the average score of Toronto children in two areas. The differences between territories in Montréal raise questions about public policies and inequalities in access to services and resources between affluent and less affluent neighbourhoods. A comparative analysis between Montréal and two Canadian cities provides a nuanced view of the perception of child vulnerability in Montréal when compared to the rest of Canada.

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)0,003
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSanté PubliqueMême sujetParental Involvement in EducationTravaux en français237 207