La préparation scolaire des enfants issus de familles ayant un faible revenu : Exploration de pistes d'action
Bibliographic record
Abstract
Résumé Lors de l’entrée à l’école, étape significative pour l’intégration de l’enfant dans la société, le degré de développement d’habiletés préalables constitue un élément prédictif du succès scolaire futur. Or, certains enfants, issus de familles à faible revenu 1 , ne maîtrisent pas suffisamment ces préalables et sont plus à risque d’éprouver des troubles d’apprentissage. De même, il arrive que le contexte de précarité économique affecte leur jeu et leurs interactions avec leurs parents, deux déterminants majeurs de la préparation scolaire. Afin d’identifier des pistes d’action prometteuses pour favoriser la préparation scolaire chez ces enfants, ce texte définit d’abord la notion de préalable scolaire et propose une catégorisation des habiletés sollicitées lors de l’entrée à l’école. Par la suite, sept programmes d’intervention préscolaires sont présentés et analysés. L’intérêt de l’implication de l’ergothérapeute dans de tels programmes est abordé. Ce professionnel possède les compétences nécessaires pour encourager des interactions parent-enfant positives et promouvoir le jeu dans le quotidien des familles ; il pourrait donc offrir une approche d’intervention se distinguant de celle des autres acteurs impliqués dans les programmes qui visent le développement des préalables scolaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".