The Selection of ECEC Programs by Australian Families: Quality, Availability, Usage and Family Demographics
Notice bibliographique
Résumé
HIGH-QUALITY EARLY CHILDHOOD education and care (ECEC) programs have the potential to ameliorate socioeconomic status (SES) gradients. In the Australian ECEC market, however, there is no guarantee that children from low SES backgrounds access high-quality ECEC programs. This study tested the influence of family SES on the selection of ECEC program quality. Participants were 2494 children enrolled in up to 1427 ECEC classrooms (mean age at entry = 43 months, SD = eight months). The study controlled for a range of child, family, home and community-level background factors. Both cross-sectional (linear regression) and longitudinal (growth models) methods are used. The study confirmed that children from lower SES families were more likely to attend lower quality programs. Longitudinal modelling showed the largest quality gap before kindergarten. To narrow SES-related achievement gaps there is a need to significantly improve aspects of program quality that influence children's development, and specifically to do so in programs for younger children. There is a particular need to target ECEC programs in lower SES areas to ameliorate the observed SES quality gradient. The findings further challenge current policy directions from the Productivity Commission inquiry into child care and early learning.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».