Advancing Early Childhood Development and Prevention Programs: A Pan‐Canadian Knowledge Transfer Initiative for Better Beginnings, Better Futures
Notice bibliographique
Résumé
Better Beginnings, Better Futures is an evidence‐based early childhood initiative that promotes the healthy development of children and families in economically disadvantaged communities. The Better Beginnings model involves the development of community‐driven programs through resident involvement that are integrated with existing services, universally accessible to all children and families in a community, focused on prevention, and ecological in nature. In this paper, we describe a pan‐Canadian knowledge transfer strategy involving attendance at workshops designed to build the capacity of participants to develop Better Beginnings initiatives in their own communities, and the impacts of the workshops on participants. Process evaluation data were obtained from participants in each Canadian province and territory immediately following the workshops (k = 12, N = 271). In addition, a smaller sample (n = 54) completed a follow‐up telephone interview 3 months later. All components of the knowledge transfer strategy were well‐received and rated highly by participants. Workshop participants indicated increased knowledge of the Better Beginnings model and high levels of satisfaction with the workshop. In the follow‐up evaluation, participants indicated strong intentions to use the information they had learned about Better Beginnings to advance the well‐being of children and families in their community. We discuss the lessons learned from the knowledge transfer initiative and provide recommendations for advancing knowledge transfer of programs for children and families in context.
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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 | 0,018 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».