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Enregistrement W2141773679 · doi:10.1080/01650250344000028

The impact of junior kindergarten on behaviour in elementary school children

2003· article· en· W2141773679 sur OpenAlexaff
Linda S. Pagani, Denis Larocque, Richard E. Tremblay, Pierre Lapointe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedPsychologyAttendanceDevelopmental psychologyLongitudinal studySocioeconomic statusDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using data from the first cycle of the National Longitudinal Survey of Children and Youth, this study examines the impact of junior kindergarten on children’s behavioural development, above and beyond regional differences and individual/household factors. It was hypothesised that earlier schooling would help children learn behavioural control skills for participating in group settings like the elementary school classroom. Research has established that children from disadvantaged environments face an increased risk of behavioural problems, usually by virtue of accompanying risk factors. As such, we hypothesised that junior kindergarten attendance would reduce the risk gap for behavioural problems between children from economically disadvantaged and advantaged families. The results revealed that on the whole, junior kindergarten did not seem to decrease problem behaviour. These results are above and beyond a number of controls (sex, age, region, SES, family functioning, family configuration, education, and family size). Although children from disadvantaged environments exhibited more behaviour problems, attending junior kindergarten did not reduce the risk gap for behavioural difficulties between children from lower SES and higher SES backgrounds.

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)0,004
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations21
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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