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Enregistrement W2494293712 · doi:10.1080/17405629.2016.1215300

Expressive language and prosocial behaviour in early childhood: Longitudinal associations in the UK Millennium Cohort Study

2016· article· en· W2494293712 sur OpenAlexaff
Lisa‐Christine Girard, Jean‐Baptiste Pingault, Orla Doyle, Bruno Falissard, Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Developmental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésProsocial behaviorToddlerPsychologyDevelopmental psychologyMillennium Cohort Study (United States)Early childhoodLanguage developmentCohortAssociation (psychology)Longitudinal studyCohort studyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Early childhood is a crucial period for language development and building social skills. While distinct, these two processes may impact upon each other.Aims: The current study aimed to identify the directional associations between expressive language ability and prosocial behaviour between three and five years of age.Methods: Participants included 14, 004 children and their families enrolled in the UK Millennium Cohort Study. Children’s expressive language and prosocial behaviour were assessed at three and five years of age utilizing standardized assessments and parent reports. Cross-lagged models were used for data analysis.Results: Better expressive language at three years was associated with increased prosocial behaviour by five years. No support for the inverse direction of association was found.Conclusions: Children’s early ability to effectively express themselves with others may help in building better social relationships by entry into formal schooling. Programming efforts that are tailored towards enhancing positive behavioural growth and social skills in the toddler years are likely to be effective when expressive language is also a targeted component of the toddler’s skill development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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