Exploring Outcomes through Narrative: The Long‐term Impacts of Better Beginnings, Better Futures on the Turning Point Stories of Youth at Ages 18–19
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the long-term effects of the Better Beginnings, Better Futures project, a community-based early childhood development program, on 18-19 year-old youths' narratives about turning points in their lives. The sample consisted of youth who participated in Better Beginnings from ages 4-8 (n = 62) and youth from a comparison community who did not participate in Better Beginnings (n = 34). Controlling for covariates, significant differences favoring youth from the Better Beginnings sites were found on several dimensions of the turning point stories: ending resolution, personal growth, meaning-making, coherence, and affect transformation. Effect sizes ranged from .45 to .76 for these outcome dimensions, indicating moderate to large effects. Also, turning point story dimensions were found to be significantly correlated with two standardized measures of well-being: youths' self-esteem and community involvement. Youths' self-esteem was directly related to story ending resolution, personal growth, and meaning making, and youths' community involvement was directly related to story specificity, meaning making, and coherence. Family functioning was also examined in relation to these narrative dimensions but was not found to be significantly related to them. The findings suggest the utility of a narrative approach for the evaluation of the long-term outcomes of early childhood development programs.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».