Sociodemographic risk and early environmental factors that contribute to resilience in executive control: A factor mixture model of 3-year-olds
Notice bibliographique
Résumé
Young children at sociodemographic risk generally demonstrate lower executive control (EC), although with substantial heterogeneity across children. Given this marked variability, there may be some at-risk children who display higher EC and may be buffered from or resilient to the effects of sociodemographic risk who can be studied to identify the contributory factors. In this study, factor mixture modelling was used to determine whether subgroups of 3-year-old children existed based on their observed performance on a battery of EC tasks. Results indicated 2 latent groups: One characterized by lower EC and the other by higher EC. Both sociodemographically at-risk and low-risk children were represented in each group, yielding 4 risk-status-by-EC groups, where at-risk higher EC children were termed the resilient group. Proximal household enrichment (e.g., exposure to learning materials, varied enriching experiences, academic and language stimulation, parental responsivity) distinguished the resilient group from lower performing children of similar risk status, whereas distal financial resources and proximal social network resources did not distinguish these two groups. Results suggest potential intervention targets to promote optimal EC development, particularly among children at risk.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».