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Enregistrement W2606176380 · doi:10.23889/ijpds.v1i1.199

Are There Long-term Academic Benefits of Full-Day Kindergarten? A Population-Based Analysis

2017· article· en· W2606176380 sur OpenAlexaffabout
Marni Brownell, Nathan Nickel, Dan Château, Carole Taylor, Leah K. Crockett, Alan Katz, Joykrishna Sarkar, Elaine Burland

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropensity score matchingConfoundingNumeracyPopulationEquity (law)DemographySocioeconomic statusLogistic regressionMedicinePsychologyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT ObjectiveDespite the implementation of full-day kindergarten (FDK) in several Canadian provinces, there is little evidence on the long-term outcomes associated with this program. Our objective was to use population-level linked data sources from Manitoba, Canada, to determine whether FDK results in better long-term academic outcomes and reduced inequities in outcomes. ApproachUsing data held in the Manitoba Centre for Health Policy Data Repository we examined provincial reading and numeracy assessments in grades 3, 7, and 8 and a performance index in grade 9 for students in two Manitoba school divisions between 1999-2012. In School Division A (SDA), FDK is targeted in the lowest SES schools; in School Division B (SDB) FDK was gradually introduced universally. SDA FDK students were matched using propensity scores to students in an adjacent school division with similar socioeconomic status (SES) but no FDK; in SDB a stepped-wedge design was used. Logistic regressions accounted for confounders including classroom effects and sex. Gamma sensitivity analyses were used to assess sensitivity of results to unmeasured confounding. The Kakwani Progressivity Index (KPI) determined how FDK affected equity. ResultsThere were 224-544 children in FDK and 869-1923 non-FDK matches in SDA, depending on the outcome examined; numbers in SDB ranged from 335-707 (FDK) and 222-475 (non-FDK). Including interactions, 35 comparisons were examined in SDA and 24 in SDB. None of the outcomes examined in SDB showed statistically significant effects of FDK that were robust to unmeasured confounding. In SDA there were only 3 statistically significant and robust findings of benefits of FDK, all related to math. Comparisons of KPIs for FDK and non-FDK children in both school divisions demonstrated inequities in outcomes associated with SES, however there were no significant differences in equity between the FDK and non-FDK children for any of the outcomes. ConclusionsOur findings indicate no apparent benefits of universal FDK, and limited benefits from targeted FDK, specifically long-term improvements in numeracy for low-income girls. No reductions in inequity were found. Decisions regarding FDK implementation should weigh the costs of this program against the limited long-term academic benefits.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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