Language Difficulties Among Children Experiencing Neglect: A Public Health Approach Aimed at Narrowing the Gap
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Child neglect affects approximately 1% of children under the age of 6 years in the United States and Canada annually. Nearly 50% of children who experience neglect present significant language difficulties before starting school. Child neglect can thus be considered a major public health issue. Child neglect is an ecological and systemic phenomenon characterized by a dual disruption: first, in the relationship between the parent and child and second, in the relationship between the family and the wider community. Empirical research has quite convincingly demonstrated that parenting behaviors constitute a malleable variable upon which it is possible to act to foster the language development of young children. However, given the multidimensional nature of child neglect, interventions aimed directly at parents are simply not enough to support the language skills of children in this context. Based on a complex family and social conception of neglect, the objective of this article is to propose a logical model illustrating public health services for children experiencing neglect. Such a logical model provides for multiple interventions at the child, family and community levels. Conclusions Broader efforts should be made to support the parents in overcoming the challenges of parenthood by addressing the multiple risk factors to which they are exposed. This can be achieved both by striving toward positive environmental conditions, characterized by responsive caregiving in the home and community, and by implementing multilevel interventions within an interdisciplinary and intersectoral approach. The resulting recommendations align with the Individuals with Disabilities Education Act, a law that requires states to provide services to children in early intervention programs (Part C) and kindergartens/schools (Part B).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».