School readiness and later achievement: A French Canadian replication and extension.
Notice bibliographique
Résumé
We first replicated the data analytic strategy used in Duncan et al. (2007) with a population-based data set of French-speaking children from Quebec (Canada). Prospective associations were examined between cognitive, attention, and socioemotional characteristics underlying kindergarten school readiness and second grade math, reading, and general achievement. We then extended this school readiness model by including motor skills as an additional element in the prediction equation and expanded the original strategy by including classroom engagement. The Montreal Longitudinal-Experimental Preschool Study, featured in Duncan et al., served as the Canadian reference group. In the replication model, kindergarten cognitive and attention characteristics predicted achievement by the end of 2nd grade. Although inconsistent across outcomes, behavioral problems and skills also emerged as predictors of some aspects of later achievement. Coefficients for kindergarten math skills were largest, followed by attention skills, receptive language skills, attention problems, and behavior. Most coefficients resembled those generated in the initial study. In our extension model, fine motor skills added their significant contribution to the prediction of later achievement above and beyond the original key elements of school readiness. Our extension model confirmed prospectively associations between kindergarten cognitive, attention, fine motor, and physical aggression characteristics and later achievement and classroom engagement by the end of 2nd grade. Although they comparatively showed better long-term benefits from stronger early attention skills, girls with less kindergarten cognitive skills were more vulnerable than boys with similar deficits when predicting 2nd grade math.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».