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Enregistrement W4249275159 · doi:10.32920/ryerson.14656380.v1

Assessing Program Delivery from the Perspective of Service Providers: the Ontario Early Years Centres’ School Readiness Program

2021· preprint· en· W4249275159 sur OpenAlexaffabout
Ziba Saadati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityEducation and Early Childhood DevelopmentYork University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésInterviewMedical educationProgram evaluationService delivery frameworkContext (archaeology)Best practiceService providerScholarshipPsychologyProgram Design LanguageService (business)Perspective (graphical)MedicineEngineeringBusinessPolitical scienceComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper assesses the School Readiness program as delivered in two Ontario Early Years Centres (OEYCs) in Toronto. Information about program goals and delivery methods gleaned from interviewing three Child Development Consultants who ran the program in the last year is analyzed within the context of existing scholarship on and practices in early childhood learning and development. The interviewers' observations and comments form the basis for the assessment of the effectiveness of the OEYC School Readiness program. An important part of assessing effectiveness is determining whether the OEYCs and program workers have set clearly defined learning outcomes for program participants and how, if at all, the program measures these outcomes. In assessing program effectiveness, one of the factors considered is to what extent the OEYCs acknowledge and address the needs of an important demographic: immigrant children (and their support network of parents/caregivers and families). The observations and recommendations made in this study are intended to help service providers in the OEYCs develop a best practice model for program delivery, including arriving at a better sense of how they conceive of school readiness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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