Foundational community factors: A local look at what and how neighborhoods matter for early childhood development in Quebec city, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive understanding of the influences of community-level factors on early childhood development (ECD), as well as the processes at play in local context, may aid to identify leverages points to enhance the wellbeing of young children. This short communication describes a small-scale local initiative in Quebec City (Canada) aiming to explore associations between community-level factors and ECD, as well as the mechanism underlying these associations. The exploratory comparative case design involved four urban disadvantaged neighborhoods, each exhibiting different ECD outcomes despite similar socio-economic status (SES). We employed mixed methods to document five categories of community-level factors: neighborhoods’ physical environment, social environment, services, governance, and SES. Quantitative data included administrative, survey, and monitoring data, while qualitative data involved field observations and interviews with 21 key stakeholders or service providers. The triangulation of data led to the identification of 19 Foundational Community Factors (FCFs) spanning the five categories of community-level factors. These FCFs highlight leverage points and potential areas of action in the local context, as well as more broadly. This study, though exploratory, contributes to the understanding of neighborhood effects by focusing on what and how neighborhoods matter for ECD. Moreover, it provides preliminary insights to inform interventions aimed at reducing risk factors and promoting protective factors, fostering systemic changes to support the wellbeing of young children.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».