Early childhood education and care (ECEC) and reading acquisition in at-risk readers: Does quantity matter?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».