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Enregistrement W2985656509 · doi:10.1016/j.ssmph.2019.100512

Sex differences in the socioeconomic gradient of children's early development

2019· article· en· W2985656509 sur OpenAlexafffundabout
Simon Webb, Eric Duku, Marni Brownell, Jennifer Enns, Barry Forer, Martin Guhn, Anita Minh, Nazeem Muhajarine, Magdalena Janus

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensSaskatchewan HealthUniversity of SaskatchewanManitoba HealthLearning PartnershipUniversity of ManitobaUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocioeconomic statusNeighbourhood (mathematics)DemographyCensusDevelopmental psychologyChild developmentPsychologyGeographySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences in early child development (ECD) are well documented, as is the socioeconomic status (SES) gradient in early development outcomes. However, relatively little is known about whether the SES gradient in ECD outcomes varies by sex. This study examines whether the association between neighbourhood SES and developmental health outcomes of Canadian kindergarten children is different for girls than for boys. Individual-level child development data, collected using the Early Development Instrument (EDI), were combined with neighbourhood-level socioeconomic data from Statistics Canada's Census and Tax Filer databases. Using an SES index comprising 10 socioeconomic variables, we show a significant cross-level interaction between neighbourhood SES and sex in relation to children's developmental outcomes: the neighbourhood SES gradient in child outcomes is steeper for males than for females. This finding was consistent across all five developmental domains measured by the EDI, for overall developmental health, and across geographical regions in Canada. Further research using family-level SES data, data from multiple time points and countries, and qualitative studies would help to further contextualize the observed interactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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