Impact de programmes d’Activités de lecture interactives sur le développement cognitif et langagier d’enfants âgés de 0 à 5 ans
Bibliographic record
Abstract
La présente étude examine l’impact d’Activités de Lecture Interactive (ALI) sur le développement cognitif et langagier d’enfants d’âge préscolaire. Cent douze enfants bénéficient de l’intervention selon trois programmes (ALI-Bébé, ALI-Bambin et ALI-Explorateur). Les programmes sont implantés à domicile, en milieu de garde ou dans les deux contextes. Nous évaluons le développement cognitif et langagier des enfants avant le début des programmes, puis après 6 mois d’application. Dans l’ensemble, les enfants obtiennent des résultats normalisés significativement plus élevés à la deuxième mesure. Nous observons une différence entre les programmes : les résultats de développement augmentent de façon significative pour les enfants des programmes ALI-Bébé et ALI-Bambin, mais non pour ceux du programme ALI-Explorateur. La grandeur des gains ne diffère pas d’un contexte d’implantation à l’autre. De plus, nos résultats révèlent que l’intervention entraîne des gains significatifs aux mesures de langage expressif et d’habiletés non-verbales. La discussion s’organise autour de ces constatations. Notre étude souligne l’efficacité de programmes axés sur des Activités de Lecture Interactive pour hausser le développement cognitif et langagier des enfants durant les années préscolaires.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".