Le Projet «Partir D'un Bon Pas Pour un Avenir Meilleur»: Ses Effets À Court Terme Auprès Des Enfants De Cornwall
Bibliographic record
Abstract
Le projet ontarien «Partir d'un bon pas pour un avenir meilleur» («Better Beginnings, Better Futures») vise la mise en œuvre de programmes de prévention dans le domaine de l'adaptation comportementale et affective d'enfants âgés de moins de 8 ans vivant dans 8 communautés socio-économiquement défavorisées. La communauté de Cornwall est la seule communauté francophone participant au projet. Le présent article s'intéresse aux effets à court terme du projet Partir d'un bon pas de Cornwall, suite aux 4 premières années de sa mise en œuvre. Les résultats soulignent une augmentation des comportements prosociaux et une diminution des problèmes affectifs et comportementaux chez les enfants. Ils soulignent également une amélioration significative de leur nutrition et des soins de santé qu'ils reçoivent. Les écoles visées par le projet ont aussi connu une dimi-nution du nombre d'enfants inscrits en enfance en difficulté, principalement dans les domaines des problèmes de comportement et des difficultés d'apprentissage. Cependant, les programmes offerts n'ont pas été en mesure de produire des effets significatifs sur le développement cognitif et scolaire des enfants.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".