School readiness and later achievement: Replication and extension using a nationwide Canadian survey.
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».