A Study of the Long-Term Influence of Early Childhood Education and Care on the Risk for Developing Special Educational Needs
Notice bibliographique
Résumé
Specialized preschool programs can enhance the development of vulnerable young children at risk of special educational needs (SEN). Less is known about the potential of early childhood education and care (ECEC) provided for the general population. This study includes 2,857 children attending 141 ECEC centres in England and 310 with no ECEC. ECEC quality and effectiveness were assessed. Children’s scores on assessments of cognitive development, numeracy, and literacy, and teacher reports of socio-emotional problems at ages 5, 7, 11, and 16 years were used to identify risk of SEN (1 standard deviation beyond the mean). Trend analyses (none vs. low, medium, and high ECEC quality or effectiveness) examined impact of ECEC on risk for cognitive or socio-emotional SEN. Better quality and more effective ECEC reduced risk of cognitive SEN at 5, 11, and 16 years of age, with similar results for socio-emotional SEN. The discussion considers the consistency of the association between children’s ECEC experience and risk for SEN, which is found for alternative measures of ECEC, quality derived from observations and effectiveness derived from progress in child outcomes. These different sources for the ECEC measures add credibility to the results. Also the implications for policy and practice are discussed including the recommendation for universal provision of high quality ECEC and ensuring that the most at-risk populations receive the best ECEC available.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».