Promoting Protective Factors in Environments of Risk for Young Children: An Organizing Framework for Practice, Policy, and Research
Notice bibliographique
Résumé
Early childhood is an important developmental period, which lays the foundation for future learning, behaviour, physical and mental health and gene expression. The most vulnerable children in society are often referred to and receive services from the child welfare system because of a concern of abuse and neglect and/or a poor developmental trajectory. This paper presents an organizing framework for how the child welfare system, in concert with allied partners, can support interventions for young children and families by acknowledging its crucial role in improving their development and well-being. The framework is informed by research amassed from numerous disciplines, including child welfare, development, neuroscience, neurobiology and epigenetics. Although the notions of protection and well-being are central considerations in child welfare legislation in Ontario, Canada, the operationalization of wellbeing has proven challenging in child welfare practice, policy and research. The framework proposes ten key indicators and priorities for identifying and promoting optimal child development. Findings from the 2013 cycle of the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect (OIS-2013), the only provincial source of aggregated child welfare investigation data, are presented to articulate the divide between the environmental context of a population of at-risk children and the conditions that both protect children and increase the likelihood that they will thrive in adulthood. This paper argues there are different points of entry and intervention across sectors and provides a foundation for further discussion on how to promote well-being for society's most vulnerable children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».