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Enregistrement W2013292217 · doi:10.1017/s0305000908008805

The relationship of parenting stress and child temperament to language development among economically disadvantaged preschoolers

2008· article· en· W2013292217 sur OpenAlexaff
Mélanie Noël, Carole Peterson, Beulah Jesso

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Language · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyTemperamentDisadvantagedLanguage developmentSocioeconomic statusVocabularyIntervention (counseling)Language acquisitionSocioemotional selectivity theoryChild developmentVocabulary developmentPersonalitySocial psychologyPopulationLinguisticsTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral language skills in the preschool years are predictive of children's later reading success and literacy acquisition, and among these language skills, vocabulary and narrative ability play important roles. Children from low socioeconomic families face risks to their language development and because of threats to these skills it is important to identify factors that promote their development among high-risk groups. This preliminary study explored two potential factors that may be related to language skills in 56 low SES mother-child dyads (children aged 2; 8-4; 10), namely child temperament and parenting stress. Results showed that child temperament and parenting stress were related to children's oral language skills. Child temperament characteristics that would likely aid social interaction were related to narrative ability and children rated high on emotionality had poorer receptive vocabulary skills. Parenting stress was related to children's receptive and expressive vocabulary skills. Results are interpreted in terms of the possible mediating role of parent-child interactions in children's oral language skill development, and future directions for family intervention are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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