Thriving, catching up or falling behind: Immigrant and refugee children’s kindergarten competencies and later academic achievement
Notice bibliographique
Résumé
Background with rationale Immigrant and refugee children and adolescents form a growing socially, culturally, and economically diverse group with varying adaptation outcomes.
 Main Aim In this Canadian, population-based study, we wanted to identify the varying academic achievement trajectories that immigrant and refugee children followed from childhood to adolescence (e.g., thriving, catching up, or falling behind) and whether these differences could be predicted at school entry, based upon select social/migration factors and teacher-assessed literacy, numeracy, and social-emotional competencies in kindergarten.
 Methods The study used a retrospective, longitudinal, population-based design and leveraged linked, individual-level administrative data from four sources (Immigration, Refugees, and Citizenship Canada, Ministry of Education, Ministry of Health, Human Early Learning Partnership) to identify a cohort of immigrant and refugee children in British Columbia, Canada (N = 9,216). We utilized a novel analytical approach (Group-based Trajectory Modeling) that allowed us to capture heterogeneity in the Grade 4 to Grade 10 academic (literacy and numeracy) trajectories.
 Results We found that immigrant and refugee children followed a range of academic achievement trajectories from Grade 4 to Grade 10 – some children thriving, some catching up, and others falling behind over time. A number of social/migration factors (e.g., sex and refugee status) as well as literacy, numeracy, and social-emotional competencies in kindergarten predicted these later academic trajectories in unique and sometimes powerful ways.
 Conclusion In all, we found that not all immigrant and refugee children start school on equal footing and this was associated with long-term outcomes. The implications for the importance of early, tailored interventions to set immigrant and refugee children onto paths of positive adaptation will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».