La double invisibilité des enfants dans les 1000 premiers jours de vie. Résultats et défis de l’intervention avec des familles d’enfants de 0 à 2 ans impliqués dans le programme P.I.P.P.I. en Italie
Bibliographic record
Abstract
Inspiré de l’expérience du Programme d’aide personnelle, familiale et communautaire (PAPFC2 : Lacharité, 2014) et de l’initiative AIDES (Chamberland et al., 2012) au Québec, le Laboratoire de recherche et d’intervention en éducation familiale (LabRIEF) de l’Université de Padoue met en œuvre, depuis 2011, le Programme d’Intervention Précoce pour Prévenir l’Institutionnalisation (P.I.P.P.I.), grâce au soutien du Ministère italien du travail et des affaires sociales. L’acronyme fait référence à la résilience de Pippi Longstocking1. L’objectif de ce chapitre est de présenter une évaluation des processus et des résultats de l’implantation du programme, axée spécifiquement sur les familles ayant des enfants âgés de 0 à 2 ans qui ont participé à celui-ci. Les questions suivantes seront abordées : quelles sont les conditions de vulnérabilité spécifiques de ces familles? Quels sont les dispositifs du programme planifiés et mis en œuvre avec ces familles? En quoi les processus d’intervention et les résultats obtenus diffèrent-ils selon l’âge des enfants? Y a-t-il des effets différentiels du programme au sein du groupe d’enfants les plus jeunes?
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 | 0.005 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.004 | 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".