The Roles of School Readiness and Poverty-Related Risk for 6th Grade Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
<p>Low-income students are at increased risk for grade retention and suspension, which dampens their chances of high school graduation, college attendance, and future success. Drawing from a sample of 357 children and their families who participated in the Chicago School Readiness Project, we examine whether greater exposure to cumulative poverty-related risk from preschool through 5<sup>th</sup> grade is associated with greater risk of student retention and suspension in 6<sup>th</sup> grade. Logistic regression results indicate that exposure to higher levels of cumulative risk across the elementary school years is associated with students’ increased risk of retention in 6<sup>th</sup> grade, even after controlling for child school readiness skills and other covariates. Importantly, findings of the association between average cumulative risk exposure and student suspension are more complex; the role of poverty-related risk is reduced to non-significance once early indicators of child school readiness and other covariates are included in regression models. While, children’s early externalizing behavior prior to kindergarten places children at greater risk of suspension 7 years later, children’s higher levels of internalizing behaviors and early math skills are associated with significantly decreased risk of suspension in the 6<sup>th</sup> grade. Together, findings from the study suggest the complex ways that both early school readiness and subsequent exposure to poverty-related risk may both serve as compelling predictors of children’s likelihood of “staying on track” academically in the 6<sup>th</sup> grade.</p>
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».