Individual Characteristics, Family Factors, and Classroom Experiences as Predictors of Low-Income Kindergarteners’ Social Skills
Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing awareness of the need for research and theory to take into account the intersection of individual characteristics and environmental contexts when examining predictors of child outcomes. The present longitudinal, multi-informant study examined the cumulative and interacting contributions of child characteristics (language skills, inattention/hyperactivity, and aggression) and preschool and family contextual factors in predicting kindergarten social skills in 389 low-income preschool children. Child characteristics and classroom factors, but not family factors, predicted teacher-rated kindergarten social skills, while child characteristics alone predicted change in teacher-rated social skills from preschool to kindergarten. Child characteristics and family factors, but not classroom factors, predicted parent-rated kindergarten social skills. Family factors alone predicted change in parent-rated social skills from preschool to kindergarten. Individual child characteristics did not interact with family or classroom factors in predicting parent- or teacher-rated social skills, and support was therefore found for an incremental, rather than an interactive, predictive model of social skills. The findings underscore the importance of assessing outcomes in more than one context, and of considering the impact of both individual and environmental contextual factors on children's developing social skills when designing targeted intervention programs to prepare children for kindergarten.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».