The Early Development Instrument: Translating School Readiness Assessment Into Community Actions and Policy Planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This invited special issue of Early Education and Development presents research related to the Early Development Instrument (EDI; CitationJanus & Offord, 2007), a community tool to assess children's school readiness at a population level. In this editorial introduction, we first sketch out recent trends in school readiness research that call for a contextual and whole-child assessment of school readiness. Then we provide an overview of the EDI, including a discussion of its purpose and development, as well as its large-scale international use as a community tool to monitor children's developmental outcomes at population levels. Finally, we introduce the special issue's articles, all of which present research findings from ongoing community research projects that employ the EDI to assess children's school readiness. These articles are grouped into the following thematic themes: (a) individual-level validity of the EDI, (b) school and neighborhood effects and population-level validity of the EDI, and (c) program implementation and evaluation using the EDI. Notes 1The EDI Web site is www.offordcentre.com/readiness/ 2The Human Early Learning Partnership (HELP) is a multi-university, interdisciplinary research consortium led by Clyde Hertzman at the University of British Columbia, Canada, that is dedicated to early childhood research and practice in collaboration with communities and government. HELP (www.earlylearning.ubc.ca) has been designated the World Health Organization's Knowledge Hub for early child development.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle