Understanding the relationship between inattention and early literacy trajectories in kindergarten.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the relationship between inattention, academic enabling behaviors (i.e., motivation, engagement, and interpersonal skills), and early literacy outcomes. Kindergarten students (N = 181; 55.2% male; 62% white) from two research sites (Southeastern U.S. and Eastern Canada) were assessed using the Letter Naming and Letter Sound Fluency AIMSweb Tests of Early Literacy (Shinn & Shinn, 2012) at three points across the school year. Their teachers provided information on the level of attention-deficit/hyperactivity disorder symptoms (ADHD Symptom Checklist-4; Gadow & Sprafkin, 2008) and academic enabling behaviors (Academic Competence Evaluation Scales; DiPerna & Elliott, 2000). Structural equation modeling (SEM) was used to determine predictors of initial level and growth in early literacy. Specifically, a series of models were tested to determine if a multidimensional model of academic enablers (AEs) mediated the relationship. Engagement predicted students' initial levels of early literacy, suggesting that this is an important mediator to consider between inattention and early literacy skills. Motivation related positively to engagement. Inattention also predicted both motivation and interpersonal skills in the negative direction. These findings suggest that AEs play an important role in the relationship between inattention and early literacy. AEs provide malleable targets for intervention and should be considered when developing intervention for youth at risk for academic failure. (PsycINFO Database Record
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle