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Record W4377084425 · doi:10.7202/1097005ar

Le développement des enfants vivant dans des conditions de risques psychosociaux : les services de garde peuvent-ils faire une différence ?

2023· article· fr· W4377084425 on OpenAlexaffvenue
Nathalie Bigras, Andrée Pomerleau, Gérard Malcuit, Danielle Blanchard

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicChild Abuse and Trauma
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude examine l’utilisation des services de garde par les familles en relation avec leur niveau de risques psychosociaux et vérifie s’il existe des liens entre le développement des enfants et la fréquentation de divers types de services de garde. À cette fin, nous utilisons les données des deux dernières cueillettes de l’évaluation de l’initiative 1,2,3GO!. L’échantillon comporte 978 enfants et familles provenant de territoires urbains (n = 362), semi-urbains (n = 431) et ruraux (n = 185). Les enfants sont âgés entre 20 et 42 mois. Nous mesurons le développement cognitif des enfants avec le Bayley (1993) et les caractéristiques sociodémographiques des familles. Les parents répondent à un questionnaire sur le mode de garde utilisé pour leur enfant. Les résultats indiquent que plus les familles cumulent des facteurs de risques (pauvreté, sous-scolarité et monoparentalité) plus les scores de développement cognitif des enfants sont bas. Les enfants qui fréquentent des services de garde structurés (garderie, milieu familial) ont des scores de développement cognitif significativement plus élevés que les enfants qui fréquentent des services de garde moins structurés (halte-garderie, garde par un proche) ou qui n’en fréquentent pas. Les résultats montrent aussi que tous les enfants qui fréquentent des services de garde, quel que soit le niveau de risques de leur famille, ont des scores de développement plus élevés. La discussion porte sur les retombées potentielles de ces données pour les enfants et leurs familles. Elle souligne aussi l’importance d’ajuster l’offre de services de garde pour les enfants vulnérables.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.057
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.320 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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