VOICES FROM THE FIELD- Research on Home Visiting: Implications for Early Childhood Development (ECD) Policy and Practice across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Policy perspective There are now home visiting programs in virtually every jurisdiction across Canada.1 As in the United States, many of these programs emerged out of pressing policy needs to prevent child maltreatment. Policy-makers are continually challenged to make decisions based on limited evidence, frequently in the absence of rigorous evidence. For example, results from an early evaluation of the Hawaii Healthy Start program were sufficient for the Hawaii state legislature to implement the program across the state, despite the lack of a comparison group in the evaluation.2,3,4 This pattern of policy-making, which has been common in the history of home visiting, reflects an ongoing tension between advocacy and science.5,6 There is now considerable evidence on the effects of home visiting studied under optimal research conditions (i.e. efficacy),7,8,9,10 including the randomized trials and longitudinal follow-up studies of Olds, Kitzman and colleagues.11,12,13,14 More importantly for policy, there is also emerging evidence of the effects of home visiting studied under real-world conditions of service delivery (i.e. effectiveness), including the randomized trials of
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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 | 0,057 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,033 |
| Communication savante | 0,027 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».