Do Neighbourhoods Influence the Readiness to Learn of Kindergarten Children in Vancouver? A Multilevel Analysis of Neighbourhood Effects
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of literature has examined the effects of neighbourhood characteristics on child health and well-being and the mechanisms through which such effects may operate. Research investigating neighbourhood effects on children is based on the notion that individuals and families who live in a neighbourhood collectively create a social context that influences the developing child. In this paper we investigate the relationship between individual and neighbourhood socioeconomic characteristics and kindergarten children's readiness to learn in Vancouver, Canada ( n = 3736), using multilevel modeling techniques and 1996 census data for Vancouver neighbourhoods ( n = 68). Findings suggest that although family-level characteristics carry the most weight in shaping children's readiness to learn, neighbourhood-level factors are independently associated with early developmental outcomes, particularly physical health and well-being, language and cognitive development, and communications skills and general knowledge. The strongest neighbourhood characteristics associated with readiness to learn were median income and the percentage of single-parent families. Also important were the percentage of the population who had not moved in the previous five years and the percentage of the population whose mother tongue was non-English. The latter neighbourhood characteristic was an especially strong predictor of communication skills and general knowledge. The findings suggest that neighbourhood-based policies to improve physical health and well-being, language and cognitive development, and communications skills may also meet with some success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».