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Enregistrement W2105845780 · doi:10.1080/03004430903424579

Effects of a two‐generation preschool programme on receptive language skill in low‐income Canadian children

2010· article· en· W2105845780 sur OpenAlexafffundabout
Karen Benzies, Nancy Edwards, Suzanne Tough, Kimberly Nagan, Richelle Mychasiuk, Leslie‐Anne Keown, Carlene Donnelly

Notice bibliographique

RevueEarly Child Development and Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Health Services Research FoundationMax Bell Foundation
Mots-clésPeabody Picture Vocabulary TestPsychologyReceptive languageDevelopmental psychologyTest (biology)Intervention (counseling)Family incomeWelfareVocabularyEarly childhood educationCognitionLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the effectiveness of a two‐generation preschool programme (centre‐based early childhood education, parenting education and family support) on receptive language skills in children living in culturally diverse families with low income. Using a with‐in subject pre‐test/post‐test design, children (N = 112) showed a statistically significant improvement in receptive language skill as measured by the Peabody Picture Vocabulary Test, Third Edition. At post‐test, the children continued to score below typically developing children of the same age. There were no statistically significant differences on receptive language skill with regard to child gender, culture, caregiver education, nor involvement in child welfare services. Only for children of Aboriginal ancestry (n = 40) was the amount of time spent in the programme significantly correlated with the amount of positive change in receptive language skill. When designing early intervention programmes for families with low income, targeting the specific needs of cultural sub‐groups may improve outcomes.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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