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Enregistrement W2152173639 · doi:10.1037/a0022706

Early childhood education and care (ECEC) and reading acquisition in at-risk readers: Does quantity matter?

2011· article· en· W2152173639 sur OpenAlexfundvenueno aff
Richard S. Kruk, Susan Prentice, Keith B. Moen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyReading (process)Early childhood educationDevelopmental psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early childhood education and care (ECEC), involving nonparental preschool supervision and programming for children in centre-based and school contexts, can influence academic outcomes during elementary years. We present preliminary findings identifying quantity and timing as important but relatively little investigated aspects of ECEC experience. We focus on associations among cumulative ECEC hours during the early preschool (birth to 24 months prior to the commencement of Grade 1) and late preschool (24 months prior to Grade 1) periods, and later growth in children’s achievement in letter naming, decoding, and reading comprehension. Ninety-four children, aged 72 to 91 months at the outset, were examined across five testing occasions spanning the first two-and-a-half years of formal schooling. The quantity of ECEC in the early and late periods did not independently account for significant variance in initial status or growth in reading outcomes. However, differential influences of timing and quantity in children at risk of developing reading difficulty and in children experiencing family SES risk were found for decoding and comprehension. Results are consistent with a contextual support model of influence of ECEC quantity, and they indicate contextual circumstances in which ECEC experience may be a protective factor for early reading development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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