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Enregistrement W2924775894 · doi:10.1177/183693911303800203

The Quality of Early Childhood Education and Care Services in Australia

2013· article· en· W2924775894 sur OpenAlexaff
Collette Tayler, Karin Ishimine, Dan Cloney, Gordon Cleveland, Karen Thorpe

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Early Childhood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilDepartment of Education and Training, Queensland GovernmentState Government of VictoriaQueensland GovernmentQueensland University of TechnologyUniversity of Melbourne
Mots-clésEarly childhood educationEarly childhoodQuality (philosophy)PsychologyChild careScale (ratio)PedagogyDevelopmental psychologyNursingGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

THIS PAPER REPORTS CONCLUSIONS about the quality of early childhood education and care (ECEC) services from E4Kids, a large-scale longitudinal study of three types of ECEC services in two Australian states. A little more than 250 preschool classrooms had complete data in 2010; two measures of ECEC quality were applied—the CLASS and selected subscales of the ECERS-R. Overall, Australian ECEC averaged in the medium range on most measured components of quality, with the exception of personal care routines and instructional support. We found evidence that average quality in ECEC in the E4Kids study varies systematically across the type of service, with kindergartens having significantly higher quality than long day care centres. Australian ECEC quality was found to be broadly similar to that in the United States and United Kingdom: slightly weaker in terms of the developmental appropriateness of classroom practices assessed through ECERS-R, slightly stronger than the United States in the areas of classroom organisation and instructional support.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations123
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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