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Enregistrement W2073431662 · doi:10.3917/rief.020.0109

La préparation scolaire des enfants issus de familles ayant un faible revenu : Exploration de pistes d'action

2007· article· fr· W2073431662 sur OpenAlexaff
Marie-Ève Pelletier, Sylvie Tétreault, Daniel Turcotte, Francine Ferland

Notice bibliographique

RevueLa revue internationale de l éducation familiale · 2007
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalQuebec Rehabilitation Research NetworkUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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