Bibliographic record
Abstract
Partir d’un bon pas pour un avenir meilleur est un programme de prévention des problèmes affectifs et comportementaux destiné aux enfants de moins de huit ans vivant dans des communautés ontariennes socioéconomiquement défavorisées. Une équipe de chercheurs évalue depuis 1991 l’impact des programmes du projet sur les enfants, les familles et la communauté. Cet article présente les résultats de l’étude huit ans après le début du projet. Après les quatre premières années, les chercheurs ont observé une augmentation des comportements prosociaux, une amélioration de la santé des enfants, une diminution des problèmes comportementaux et une diminution du nombre d’enfants en difficulté. Quatre ans plus tard, la diminution des comportements liés à l’hyperactivité et à la diminution du nombre d’enfants en difficulté se sont maintenues. Cependant, le programme n’a pas eu d’effets sur le développement cognitif des élèves.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| 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 | 0.002 |
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".