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Enregistrement W4317039892 · doi:10.32920/21909066

A Place to Go : Stories from Participants of Family Resource Programs (English)

2023· preprint· en· W4317039892 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Silver, Rachel Berman, Sue Wilson, Pariss Garramone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)EmpowermentService (business)Citizen journalismPublic relationsService providerPsychologyBusinessSociologyPolitical scienceKnowledge managementComputer scienceMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Introduction]: " Family Resource Programs (FRPs) offer a model of early childhood learning and care embedded within environments that offer multiple services that are universally accessible and responsive to the needs and aspirations of families. The services provided by FRPs are aimed at engaging families in pursuing states of well-being for themselves and their children. In contrast to the traditional service delivery approach, FRPs embrace empowerment practices where service providers see themselves as catalysts or facilitators rather than as experts, and clients are seen as participants rather than as recipients. As such, in a family resource environment, there is a non-hierarchical and participatory approach to family support. FRPs have deep roots in the community and are an integral resource for building networks of support for participants and their families. There are over 2,000 FRPs across Canada, reaching hundreds of thousands of families. The everyday experiences of participating in FRPs reveal cascading levels of engagement, leading to multiple outcomes of value and significance. It is through these experiences, captured in the stories and dialogues voiced by participants, that we come to understand the essence of Family Resource Programs. These stories provide us with an appreciation of the far-reaching outcomes of this inclusive, community-based model of services for children and families."

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2023
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