Les mesures, en appui au développement de la petite enfance
Bibliographic record
Abstract
Les expériences et les environnements de la petite enfance ont un effet important et mesurable sur les trajectoires de santé et de bien-être. Le monde de chaque enfant, en particulier ses parents et les autres personnes qui s’occupent de lui, sculptent littéralement le cerveau et influent sur les voies du stress. Pendant la petite enfance, il existe des interventions efficaces qui peuvent améliorer les issues sociétales et à l’âge adulte. Dans le présent document de principes, la Société canadienne de pédiatrie demande aux gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux de mesurer et de surveiller l’évolution du développement des enfants au Canada, qui peut varier considérablement selon les collectivités et les groupes démographiques. Le document de principes traite des objectifs en vue de colliger de l’information de qualité sur le développement de la petite enfance, ses déterminants et ses issues à long terme. Il expose également quatre approches pour recueillir des données par enquête en population, par individu et par enquête longitudinale, tant chez les jeunes enfants que plus tard dans la vie. Une intervention rapide représente l’un des principaux résultats de la surveillance du développement. Il est essentiel de lier les données individuelles au domicile et à la collectivité pour que les collectivités et les gouvernements puissent assurer un suivi et prendre des mesures en appui au développement de la petite enfance.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".