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Enregistrement W2885971107 · doi:10.1097/dbp.0000000000000610

Which Early Childhood Experiences and Skills Predict Kindergarten Working Memory?

2018· article· en· W2885971107 sur OpenAlexaff
Aubrey H. Wang, Caroline Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental & Behavioral Pediatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking memoryPsychologyDevelopmental psychologySocioeconomic statusStructural equation modelingEarly childhoodPsychological interventionCognitive skillMultilevel modelCognitionPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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