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Record W7165654212 · doi:10.17605/osf.io/yp8rn

Portrait des pratiques et outils de dépistage pour les jeunes enfants de la naissance à 5 ans des premiers peuples

2023· article· W7165654212 on OpenAlexaboutno aff
Colombe Lemire, Michel Rousseau, Annie Paquet

Bibliographic record

VenueOpen Science Framework · 2023
Typearticle
Language
FieldPsychology
TopicChild Abuse and Trauma
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPublicsFamily lifeContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.184
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0030.009
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0050.001
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 head0.065
GPT teacher head0.429
Teacher spread0.364 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2023
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