Which Early Childhood Experiences and Skills Predict Kindergarten Working Memory?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined how empirically and theoretically important predictors help explain the development of kindergarten working memory, an understudied predictor of school readiness and adjustment to schooling in early childhood. Our specific aim was to examine the extent to which antecedents, opportunity, and propensity variables directly and indirectly predict working memory development. METHODS: We conducted structural equation modeling on a nationally representative and longitudinal sample of 14,000 kindergarten students. Predictors of end-of-kindergarten working memory include parent reports of antecedent variables such as socioeconomic status, mother's marital status, breastfeeding, child's age, and perception of child learning skills; teacher reports of opportunity variables including the frequency children read aloud and counted in their kindergarten class and classroom climate; and direct assessments of child propensity variables including earlier working memory, cognitive fluidity, teacher reports of child self-regulation, and math and reading knowledge. RESULTS: Together, childhood antecedents, opportunity, and propensity latent factors contributed to 41% of the variance of kindergarten working memory. Child propensity had a significant direct effect on child working memory, whereas antecedent and opportunity factors had significant indirect effects on working memory through child propensity. CONCLUSION: In this study, we identify several modifiable variables that directly and indirectly predict child working memory skills using a large population-based sample. Better understanding of how child-, family-, and school-level variables contribute to the development of working memory in young children can be seen as an important step in the creation of preventive interventions designed to improve these important skills.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».