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Enregistrement W2079412334 · doi:10.1080/10409280802206627

Individual Differences in Sibling Teaching in Early and Middle Childhood

2009· article· en· W2079412334 sur OpenAlexfundno aff
Nina Howe, Holly Recchia

Notice bibliographique

RevueEarly Education and Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaConcordia UniversitySvenska Forskningsrådet FormasSociety for Research in Child Development
Mots-clésFirstbornBirth orderSiblingPsychologyDyadDevelopmental psychologySibling relationshipContext (archaeology)DemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Findings: Sibling teaching and learning behaviors were investigated in 2 studies of children in early and middle childhood. Study 1 addressed individual differences in teaching/learning and associations with dyadic age, age gap, gender, birth order, and relationship quality in 71 middle-class dyads (firstborns M age = 81.54 months; second-borns M age = 56.27 months). Half of the firstborn and half of the second-born siblings were assigned the role of teacher. Regression analyses indicated that dyadic age and age gap made unique contributions to teacher and learner behavior. Few birth order differences in approaches to teaching/learning were revealed. Findings highlight the reciprocal nature of sibling teaching and learning. Study 2 investigated longitudinal associations between sibling relationship quality and teaching in a second sample (at Time 1 firstborns = 46.8 months; second-borns = 14 months). Positive sibling interaction (including play) at Time 1 was associated with teaching/learning behaviors 4 years later. Practice or Policy: Findings are discussed in light of recent social constructivist notions that children's development is facilitated in the context of intimate relationships.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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