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Enregistrement W2890288407 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.929

The Shape of the Socioeconomic Gradient: Testing to Functional Form of the Relationship between Socioeconomic Status and Early Child Development

2018· article· en· W2890288407 sur OpenAlexaffabout
Simon Webb, Magdalena Janus, Eric Duku, Barry Forer, Anita Minh, Marni Brownell, Nazeem Muhajarine, Martin Guhn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of ManitobaLearning PartnershipManitoba HealthUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusAkaike information criterionChild developmentPsychologyDevelopmental psychologyDemographyEconometricsStatisticsMathematicsPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe literature provides abundant evidence of socioeconomic gradients in health outcomes. However, it is unclear, and particularly understudied in early child development research, whether these observed gradients are linear, whether they diminish as socioeconomic status (SES) increases, and if they ultimately reverse in slope at the highest SES values. Objectives and ApproachWe linked neighbourhood-level Census and Tax Filer data with Early Development Instrument (EDI) data across Canada. The EDI is a kindergarten teacher-completed measure of five domains of early child development. We used this linked database to statistically compare and choose the most appropriate functional form of the relationship between each of the EDI domains (dependent variables), and the Canadian Neighbourhoods and Early Child Development (CanNECD) study's SES index (predictor) in regression models. Model comparison approaches included: visual checks of lines fitted using Generalized Additive Models, Akaike and Bayesian Information Criterions, Ramsay’s RESET, J and Cox tests. ResultsThe results indicate the optimal functional form of the gradient varies across domains of the EDI. The best model for the Physical Health and Well-Being domain was quadratic, suggesting there may be some reversal in slope at higher values of SES. The best models for the Social Competence and Language and Cognitive Development domains were logarithmic, indicating diminishing returns to SES but with no slope reversal. The best model for the Emotional Maturity domain was linear, suggesting the gradient was consistent across all values of SES. The best fit for the Communication Skills and General Knowledge domain was a cubic ‘S’ curve, suggesting the curve is positive and concave for lower levels of SES but curves upwards beyond a certain SES threshold. Conclusion/ImplicationsThe results demonstrate the importance of examining functional forms when modeling socioeconomic gradients. Assuming linear relationships between SES and health outcomes (early child development, in this case) may distort and bias the true nature of the relationships, thus leading to misinterpretations, especially at the highest and lowest values of SES.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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