The impact of poverty on educational outcomes for children
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the unfortunate reality is that the income gap has widened between Canadian families. Educational outcomes are one of the key areas influenced by family incomes. Children from low-income families often start school already behind their peers who come from more affluent families, as shown in measures of school readiness. The incidence, depth, duration and timing of poverty all influence a child's educational attainment, along with community characteristics and social networks. However, both Canadian and international interventions have shown that the effects of poverty can be reduced using sustainable interventions. Paediatricians and family doctors have many opportunities to influence readiness for school and educational success in primary care settings. Depuis dix ans, l'écart des revenus s'est creusé entre les familles canadiennes, ce qui est une triste réalité. L'éducation est l'un des principaux domaines sur lesquels influe le revenu familial. Souvent, lorsqu'ils commencent l'école, les enfants de familles à faible revenu accusent déjà un retard par rapport à leurs camarades qui proviennent de familles plus aisées, tel que le démontrent les mesures de maturité scolaire. L'incidence, l'importance, la durée et le moment de la pauvreté ont tous une influence sur le rendement scolaire de l'enfant, de même que les caractéristiques de la communauté et les réseaux sociaux. Cependant, tant au Canada que sur la scène internationale, il est possible de réduire les effets de la pauvreté au moyen d'interventions soutenues. Les pédiatres et les médecins de familles ont de nombreuses occasions d'agir sur la maturité et la réussite scolaire dans le cadre des soins de premier recours.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».