Évaluation des impacts de l’initiative communautaire 1, 2, 3 Go!
Bibliographic record
Abstract
Cette étude mesure les impacts de l’initiative 1,2,3GO! sur les enfants et leur famille. L’initiative, implantée dans des territoires défavorisés du Grand-Montréal, vise à promouvoir le développement et le bien-être des enfants 0-3 ans. Deux cueillettes de données, réalisées à deux ans d’intervalle, comparent des cohortes de familles de cinq territoires 1,2,3GO! (n = 543) à celles de territoires de comparaison (n = 526). De façon générale, il n’y a pas d’évolution entre les cueillettes. Le développement cognitif des enfants des territoires 1,2,3GO! demeure inférieur à celui des enfants des territoires de comparaison. Les indicateurs de santé et l’environnement des enfants des territoires 1,2,3GO! sont plus négatifs. Ils possèdent moins de jouets éducatifs, passent plus de temps devant la télévision et leurs parents consacrent moins de temps à jouer avec eux et à leur faire la lecture. À la lumière des résultats, il semble que 1,2,3GO! n’entraîne pas encore les effets désirés. Les particularités sociodémographiques des familles expliquent en partie ce constat. Celles des territoires 1,2,3GO! présentent plus de facteurs de risque (précarité du revenu, monoparentalité, faible scolarité). Une meilleure utilisation des ressources pour enfants et une intervention directement axée sur les tout-petits permettraient d’améliorer les effets de tels programmes communautaires.
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 | 0.027 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".