The School Entry Gap: Socioeconomic, Family, and Health Factors Associated With Children's School Readiness to Learn
Notice bibliographique
Résumé
Notwithstanding the constant debate in the scientific and policy literature on the precise meaning of school readiness, research consistently demonstrates a wide variation between groups of children resulting in a gap at school entry. Recently, the teacher-completed Early Development Instrument (EDI), a new measure of children's school readiness in 5 developmental areas, was developed, tested, and implemented in Canada. EDI results confirmed the existence of a school entry gap. In this article, we explore factors in 5 areas of risk: socioeconomic status, family structure, child health, parent health, and parent involvement in literacy development. In a series of logistic regressions, we demonstrate that variables in all 5 areas, as well as age and gender, contribute to the gap. Child's suboptimal health, male gender, and coming from a family with low income contribute most strongly to the vulnerability at school entry. As the purpose of a tool like the EDI is primarily to assist in population-level reporting on children's school readiness, the results of our study provide additional and much-needed evidence on the instrument's sensitivity at the individual level, thus paving the way for its use in interpreting children's school readiness in the context of their lives and the communities in which they live.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».