Child physical punishment, parenting, and school readiness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study explored how physical punishment (PP) and other parenting approaches may predict school readiness outcomes. By using the Canada‐wide representative data, 5,513 children were followed over a 2‐year period. Caregivers reported on their use of PP and other parenting approaches (i.e., literacy and learning activities and other disciplinary practices) when children were 2–3 years old, whereas school readiness was measured at 4–5 years using interviewer‐administered tests of number competence and receptive vocabulary skills. Analyses controlled for PP use at 4–5 years, child externalizing behaviours, and various sociodemographics. Results indicated that PP does not directly predict school readiness; however, the effect of PP was moderated by other parenting approaches. Children's receptive vocabulary was weaker if caregivers used PP together with less frequent explaining/teaching regarding problem behaviour, or PP with less frequent engagement in literacy and learning activities. Children had weaker number competence when PP co‐occurred with more frequent psychological aggression (e.g., yelling/scolding). Results suggest that PP hinders children's school readiness when used alongside other parenting approaches, which reflects the reality of parenting (i.e., PP does not occur in isolation). Findings support early education efforts aimed at promoting early learning and literacy opportunities, as well as positive disciplinary strategies that do not involve PP. Highlights We explored how physical punishment and other parenting approaches may predict school readiness outcomes using Canada‐wide data. Results provided little evidence of positive effects of physical punishment on school readiness across a range of parenting and disciplinary contexts. To promote school readiness, early education efforts should promote early learning opportunities and positive disciplinary strategies that do not involve physical punishment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».