Portrait des pratiques et outils de dépistage pour les jeunes enfants de la naissance à 5 ans des premiers peuples
Bibliographic record
Abstract
Dans la politique gouvernementale de prévention en santé, Un projet d’envergure pour améliorer la santé et la qualité de vie de la population (MSSS, 2022), l’orientation 3 met de l’avant des actions susceptibles de favoriser la santé et l’amélioration des conditions de vie des populations plus vulnérables. Une des retombées attendues liées à l’objectif 3.6 (Améliorer les conditions de vie des populations autochtones), est une réponse culturellement adaptée aux défis de santé et aux réalités des communautés des Premières Nations et Inuit. Ainsi, « en cohérence avec les recommandations des rapports provenant de la Commission spéciale sur les droits des enfants et de la protection de la jeunesse et de la Commission d’enquête sur les relations entre les Autochtones et certains services publics au Québec, des outils de dépistage des problèmes de développement seront adaptés pour les enfants des Premières Nations et Inuit […] » (MSSS, 2022, p. 45). Or, avant de débuter un processus d’adaptation culturelle d’un outil, il est essentiel de bien comprendre la réalité des communautés des Premières Nations et Inuit en matière de dépistage. La présente revue de la portée se veut un premier pas en ce sens. Elle vise de dresser un portrait des écrits scientifiques ayant porté sur les pratiques et les outils de dépistage des défis développementaux pour les jeunes enfants de la naissance à 5 ans des Premiers Peuples.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".