Neighbourhood socioeconomic status indices and early childhood development
Notice bibliographique
Résumé
The developmental health of young children is highly influenced by the socioeconomic conditions in which they are raised. How to accurately measure these conditions is a point of debate in the current literature on child development, health, and social determinants. We have evaluated four existing indices of socioeconomic status (SES) to determine the most relevant for the analysis of early childhood development (ECD) in Canada. Following a literature review of published SES indices which used 2006 Canadian Census data, four indices were chosen based on their relevance to ECD and the number of citations in subsequent articles. These were: the Canadian Deprivation Index, the Socioeconomic Factor Index, the Canadian Marginalization Index and an index created by the Early Childhood Mapping Project in Alberta, Canada. The indices were replicated using SES data for 2038 customized geographic neighbourhoods encompassing 99.9% of the Canadian population, and the relationship of the indices to ECD was investigated by linking to aggregated data from the Early Development Instrument (EDI), a teacher-completed questionnaire used to assess kindergarten children's physical, social, emotional, and cognitive development, and communication skills. The derived SES indices were compared based on four criteria: the input variables used, the index structure, the interpretability of the index and the variance they explained (R2) in the different EDI outcome measures. In terms of variance explained, material components of the SES indices (e.g., income, education) consistently showed the strongest association with children's language and cognitive development. The patterns of association for the non-material SES components and the other developmental domains of the EDI were more complex. We discuss the findings in regard to current developments in the field, and the need for refining empirical and theoretical approaches to examine associations between different facets of SES contextual factors and different aspects of ECD outcomes.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».