I. INTRODUCTION
Notice bibliographique
Résumé
Although comprehensive and ecological approaches to early childhood prevention are commonly advocated, there are few examples of long-term follow-up of such programs. In this monograph, we investigate the medium- and long-term effects of an ecological, community-based prevention project for primary school children and families living in three economically disadvantaged neighborhoods in Ontario, Canada. The Better Beginnings, Better Futures (BBBF) project is one of the most ambitious Canadian research projects on the long-term impacts of early childhood prevention programming to date. Bronfenbrenner's ecological model of human development informed program planning, implementation, and evaluation. Using a quasi-experimental design, the BBBF longitudinal research study involved 601 children and their families who participated in BBBF programs when children were between 4 and 8 years old and 358 children and their families from sociodemographically matched comparison communities. We collected extensive child, parent, family, and community outcome data when children were in Grade 3 (age 8–9), Grade 6 (age 11–12), and Grade 9 (age 14–15). The BBBF mandate was to develop programs that would positively impact all areas of child's development; our findings reflect this ecological approach. We found marked positive effects in social and school functioning domains in Grades 6 and 9 and evidence of fewer emotional and behavioral problems in school across the three grades. Parents from BBBF sites reported greater feelings of social support and more positive ratings of marital satisfaction and general family functioning, especially at the Grade 9 follow-up. Positive neighborhood-level effects were also evident. Economic analyses at Grade 9 showed BBBF participation was associated with government savings of $912 per child. These findings provide evidence that an affordable, ecological, community-based prevention program can promote long-term development of children living in disadvantaged neighborhoods and produce monetary benefits to government as soon as 7 years after program completion.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,414 | 0,297 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».