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Enregistrement W2955633954 · doi:10.1080/02568543.2019.1609144

Kindergarten Expectations and Outcomes: Understanding the Influence of Educator and Child Expectations on Children’s Self-Regulation, Early Reading, and Vocabulary Outcomes

2019· article· en· W2955633954 sur OpenAlexafffund
Kristy Timmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Childhood Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyVocabularyReading (process)Developmental psychologyVocabulary developmentPath analysis (statistics)Early childhoodTest (biology)Early childhood educationTeaching methodMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the influence of educator and child expectations on children’s self-regulation, early reading, and vocabulary outcomes over two time points. Thirty educators (15 early childhood educators [ECEs] and 15 teachers) and 149 kindergarten children participated in the research. The educators participated in an expectation ranking questionnaire. Data collection with the children included an interview task and standardized and nonstandardized assessments. Results indicate that ECE and teacher expectations were congruent at Time 1 but dissonant at Time 2, with ECEs having significantly higher expectations for children’s self-regulation, early reading, and vocabulary outcomes at Time 2. Path analyses were run to simultaneously test for direct and indirect (mediating) effects. Findings revealed that ECE and child expectations had significant positive direct effects on outcomes. The only significant direct effect from teacher expectations to child outcomes was for vocabulary, and this was a negative direct effect. This research has important and direct application to practice through professional development with pre- and in-service educators, specifically in considering the practices of high expectation educators.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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