Child Care Services, Socioeconomic Inequalities, and Academic Performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if child-care services (CCS) at a population level can reduce social inequalities in academic performance until early adolescence. METHODS: A 12-year population-based prospective cohort study of families with a newborn (n = 1269). Two CCS variables were estimated: "intensity" (low, moderate, and high number of hours) and "center-based CCS type" (early onset, late onset, and never exposed to center-based CCS). RESULTS: Children from low socioeconomic status (SES) families who received high-intensity CCS (any type), compared with those who received low-intensity CCS, had significantly better reading (standardized effect size [ES] = 0.37), writing (ES = 0.37), and mathematics (ES = 0.46) scores. Children from low-SES families who received center-based CCS, compared with those who never attended center care, had significantly better reading (ESearly onset = 0.68; ESlate onset = 0.37), writing (ESearly onset = 0.79), and mathematics (ESearly onset = 0.66; ESlate onset = 0.39) scores. Furthermore, early participation in center-based CCS eliminated the differences between children of low and adequate SES on all 3 examinations (ES = -0.01, 0.13, and -0.02 for reading, writing, and mathematics, respectively). These results were obtained while controlling for a wide range of child and family variables from birth to school entry. CONCLUSIONS: Child care services (any type) can reduce the social inequalities in academic performance up to early adolescence, while early participation in center-based CCS can eliminate this inequality. CCS use, especially early participation in center-based CCS, should be strongly encouraged for children growing up in a low-SES family.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».