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Enregistrement W2945095225 · doi:10.1542/peds.2018-3426

Poverty and Early Childhood Outcomes

2019· article· en· W2945095225 sur OpenAlexaffabout
Leslíe L. Roos, Elizabeth Wall‐Wieler, Janelle Boram Lee

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyOddsMedicineOdds ratioChild povertyWelfareDemographyLogistic regressionEconomic growthEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children born into poverty face many challenges. Exposure to poverty comes in different forms, and children may also transition into or out of poverty. In this study, we examine the relationships among various outcomes and different levels of poverty (household and/or neighborhood poverty) at different points during a child’s first 5 years. METHODS: We used linkable administrative databases, following 46 589 children born in Manitoba, Canada, between 2000 and 2009 to age 7. Poverty is defined as those receiving welfare and those living in low-income neighborhoods. Four outcomes are measured in the first 5 years (placement in out-of-home care, externalizing mental health diagnosis, asthma diagnosis, and hospitalization for injury), with school readiness assessed between ages 5 and 7. RESULTS: Children born into poverty had greater odds of not being ready for school than children not born into poverty (adjusted odds ratio = 1.54, 1.59, 1.26 for children born in household and neighborhood poverty, household poverty only, and neighborhood poverty only, respectively; all significant at P < .05). Similar patterns were seen across outcomes. For those born into neighborhood poverty, the odds of school readiness were higher only if children moved before age 2. CONCLUSIONS: The level of poverty (household or neighborhood) and its duration modify the relationship between early poverty and childhood outcomes. Covariate adjustment generally weakens but does not eliminate these relationships.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations76
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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