The socio-economic gradient of child development: cross-sectional evidence from children 6-42 months in Bogota
Notice bibliographique
Résumé
We study the socio-economic gradient of child development on a representative sample of low- and middle-income children aged 6-42 months in Bogota, using the Bayley Scales of Infant Development, a high quality test based on direct observation of the child's abilities. We find a statistically significant difference between children in the 90th and 10th percentile of the wealth distribution in our sample of 0.33 standard deviations (SD) in cognition, 0.29 SD in receptive language and 0.38 SD in expressive language at 14 months. The socio-economic gap increases substantially with age to 1 SD (cognition), 0.80 SD (receptive language) and 0.69 SD (expressive language) by 42 months. While the gap persists after controlling for mediating factors such as parental and biomedical characteristics, the level of stimulation in the home, and the quality of the institutional care setting; its size is significantly reduced by variables related to the home environment - i.e. parental investments in care quantity and quality. These findings have important implications for the design of well-targeted, effective and timely interventions that promote early childhood development.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».