Impact de programmes d’Activités de lecture interactives sur le développement cognitif et langagier d’enfants âgés de 0 à 5 ans
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude examine l’impact d’Activités de Lecture Interactive (ALI) sur le développement cognitif et langagier d’enfants d’âge préscolaire. Cent douze enfants bénéficient de l’intervention selon trois programmes (ALI-Bébé, ALI-Bambin et ALI-Explorateur). Les programmes sont implantés à domicile, en milieu de garde ou dans les deux contextes. Nous évaluons le développement cognitif et langagier des enfants avant le début des programmes, puis après 6 mois d’application. Dans l’ensemble, les enfants obtiennent des résultats normalisés significativement plus élevés à la deuxième mesure. Nous observons une différence entre les programmes : les résultats de développement augmentent de façon significative pour les enfants des programmes ALI-Bébé et ALI-Bambin, mais non pour ceux du programme ALI-Explorateur. La grandeur des gains ne diffère pas d’un contexte d’implantation à l’autre. De plus, nos résultats révèlent que l’intervention entraîne des gains significatifs aux mesures de langage expressif et d’habiletés non-verbales. La discussion s’organise autour de ces constatations. Notre étude souligne l’efficacité de programmes axés sur des Activités de Lecture Interactive pour hausser le développement cognitif et langagier des enfants durant les années préscolaires.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».