La préparation scolaire des enfants issus de familles ayant un faible revenu : Exploration de pistes d'action
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Lors de l’entrée à l’école, étape significative pour l’intégration de l’enfant dans la société, le degré de développement d’habiletés préalables constitue un élément prédictif du succès scolaire futur. Or, certains enfants, issus de familles à faible revenu 1 , ne maîtrisent pas suffisamment ces préalables et sont plus à risque d’éprouver des troubles d’apprentissage. De même, il arrive que le contexte de précarité économique affecte leur jeu et leurs interactions avec leurs parents, deux déterminants majeurs de la préparation scolaire. Afin d’identifier des pistes d’action prometteuses pour favoriser la préparation scolaire chez ces enfants, ce texte définit d’abord la notion de préalable scolaire et propose une catégorisation des habiletés sollicitées lors de l’entrée à l’école. Par la suite, sept programmes d’intervention préscolaires sont présentés et analysés. L’intérêt de l’implication de l’ergothérapeute dans de tels programmes est abordé. Ce professionnel possède les compétences nécessaires pour encourager des interactions parent-enfant positives et promouvoir le jeu dans le quotidien des familles ; il pourrait donc offrir une approche d’intervention se distinguant de celle des autres acteurs impliqués dans les programmes qui visent le développement des préalables scolaires.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,007 | 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 ».