Effectiveness of a youth-led early childhood care and education programme in rural Pakistan: A cluster-randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The United Nation's Sustainable Development Goals encompass lifelong learning from birth to youth to adulthood (Goal 4) and economic opportunities for young people (Goal 8). The targets include improving access to quality early childhood care and education (ECCE) as well as learning and training opportunities for adolescents and youth. Cross-generational models for young children and youth may offer opportunities to address the interconnections between goals and targets for the next generation. We investigated whether an ECCE programme for young children (3.5-6.5 years) delivered by female youth (18-24 years) in rural Pakistan would be effective on children's school readiness. METHODS: In partnership with the National Commission for Human Development in Pakistan, we implemented the 'Youth Leaders for Early Childhood Assuring Children are Prepared for School' (LEAPS) programme to train female youth to deliver ECCE. The effectiveness of the LEAPS programme on children's school readiness was evaluated in a cluster-randomised controlled trial. We randomly allocated five clusters (villages) to receive the intervention (n = 170 children) and five clusters to control (n = 170 children). Children's school readiness was assessed after nine months of intervention exposure using the International Development and Early Learning Assessment tool. Analyses was by intention-to-treat. The trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT02645162. FINDINGS: At endline, the intervention group had significantly higher school readiness scores (n = 166, mean percentage score 59.4, 95% CI 52.7 to 66.2) compared with the control group (n = 168, mean percentage score 45.5, 95% CI 38.8 to 52.3). The effect size (Cohen's d) was 0.3. CONCLUSION: Trained female youth delivered an ECCE programme that was effective in benefitting young children's school readiness. The cross-generational model is a promising approach to support early child development; however, further evaluation of the model is needed to assess the specific benefits to youth including their skills and economic development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».