Preface
Notice bibliographique
Résumé
A s the principal investigator of the Ontario Looking After Children (OnLAC) Project since it began in the year 2000, following the award of a strategic research grant in late 1999 from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC), I aim to recount the history of the OnLAC Project, in some detail, in this preface.In Chapter 1, my co-authors and I provide further information about the Looking After Children approach, which has been an important contributor to the reform and improvement of child welfare practice, policy, and research in Canada and other countries.We hope that this volume enhances the role of Looking After Children in improving caregiver, staff, and student training, child welfare services, and young people's outcomes and well-being.In 1993, I travelled to Sudbury to attend a colloquium at Laurentian University.The invited speaker was Professor Roy Parker, from the Department of Social Policy and Social Planning at the University of Bristol, in England.He described a new approach that he and his colleagues were creating in the United Kingdom for assessing outcomes experienced by children and adolescents who were "in care," that is, being looked after away from home.The model considered by Professor Parker was known as "Looking After Children: Good Parenting, Good Outcomes."Based on the best child welfare science available at the time, it was being developed by an independent Working Party on Child Care Outcomes.(In the United
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,253 | 0,078 |
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 ».