Neighborhood Social Capital, Neighborhood Disadvantage, and Change of Neighborhood as Predictors of School Readiness
Notice bibliographique
Résumé
Neighborhood income and social capital are considered important for child development, but social capital has rarely been measured directly at an aggregate level. We used Canadian data to derive measures of social capital from aggregated parental judgments of neighborhood collective efficacy and neighborhood safety. Measures of neighborhood income came from Census data. Direct measures of preschoolers’ school readiness were predicted from neighborhood-level variables, with regional indicators and household/parental characteristics taken into account. Our findings show that (1) residing in Quebec, being Black, and having a parent who was born outside Canada are positively associated with children’s living in disadvantaged or low collective efficacy neighborhoods as well as with their living in low-income households. (2) Children’s odds of residential mobility were reduced when the origin neighborhood had higher collective efficacy but increased when the family rented rather than owned. (3) Both neighborhood collective efficacy and children’s ever having lived in a poor neighborhood were correlated with receptive vocabulary scores, but results were mixed for other cognitive dimensions. Children of younger mothers scored worse on receptive vocabulary. There were similar patterns for demographic predictors related to visible minority status, sibship size, and birth order. Neighborhood average income had no effect on cognitive outcomes when the region was controlled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».