MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2137280160 · doi:10.1111/soc4.12183

The ‘First Three Years’ Movement and the Infant Brain: A Review of Critiques

2014· review· en· W2137280160 sur OpenAlexaboutno aff
Jan Macvarish, Ellie Lee, Pam Lowe

Notice bibliographique

RevueSociology Compass · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésPovertyAllianceLegitimacySociologyIntervention (counseling)CriminologyPsychologyPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article reviews a particular aspect of the critique of the increasing focus on the brain and neuroscience; what has been termed by some, ‘neuromania’. It engages with the growing literature produced in response to the ‘first three years’ movement: an alliance of child welfare advocates and politicians that draws on the authority of neuroscience to argue that social problems such as inequality, poverty, educational underachievement, violence and mental illness are best addressed through ‘early intervention’ programmes to protect or enhance emotional and cognitive aspects of children's brain development. The movement began in the United States in the early 1990s and has become increasingly vocal and influential since then, achieving international legitimacy in the United States, Canada, New Zealand, Australia, the UK and elsewhere. The movement, and the brain‐based culture of expert‐led parent training that has grown with it, has been criticised for claiming scientific authority whilst taking a cavalier approach to scientific method and evidence; for being overly deterministic about the early years of life; for focusing attention on individual parental failings rather than societal or structural problems, for adding to the expanding anxieties of parents and strengthening the intensification of parenting and, ultimately, for redefining the parent–child relationship in biologised, instrumental and dehumanised terms.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociology CompassMême sujetInfant Development and Preterm CareTravaux en français237 207