School readiness and later achievement: Replication and extension using a nationwide Canadian survey.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article we replicate and extend findings from Duncan et al. (2007). The 1st study used Canada-wide data on 1,521 children from the National Longitudinal Survey of Children and Youth (NLSCY) to examine the influence of kindergarten literacy and math skills, mother-reported attention, and mother-reported socioemotional behaviors on 3rd-grade math and reading outcomes. Similar to Duncan et al., (a) math skills were the strongest predictor of later achievement, (b) literacy and attention skills predicted later achievement, and (c) socioemotional behaviors did not significantly predict later school achievement. As part of extending the findings, we incorporated a multiple imputation approach to handle missing predictor variable data. Results paralleled those from the original study in that kindergarten math skills and Peabody Picture Vocabulary Test-Revised scores continued to predict later achievement. However, we also found that kindergarten socioemotional behaviors, specifically hyperactivity/impulsivity, prosocial behavior, and anxiety/depression, were significant predictors of 3rd-grade math and reading. In the 2nd study, we used data from the NLSCY and the Montreal Longitudinal-Experimental Preschool Study (MLEPS), which was included in Duncan et al., to extend previous findings by examining the influence of kindergarten achievement, attention, and socioemotional behaviors on 3rd-grade socioemotional outcomes. Both NLSCY and MLEPS findings indicated that kindergarten math significantly predicted socioemotional behaviors. There were also a number of significant relationships between early and later socioemotional behaviors. Findings support the importance of socioemotional behaviors both as predictors of later school success and as indicators of school success.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle