Community Determinants of Physical Growth and Cognitive Development among Indian Children in Early Childhood: A Multivariate Multilevel Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Inadequate child physical growth and cognitive development share common individual-level risk factors. Less understood is how outcomes co-cluster at the community level and to what extent certain community-level characteristics influence the clustering. This study aims to quantify the extent to which child growth and development co-occur across communities, and to identify community-level characteristics associated with the clustering of the two development dimensions. We used longitudinal data from 1824 children (aged 5 years) across 98 communities in Andhra Pradesh, India in round 2 (2006) of the Young Lives study, who were followed up 3 years later in round 3 (2009). A multivariate, multilevel statistical model was estimated wherein the responses were nested within individuals, and communities. We used z-scores of height-for-age, weight-for-age, Peabody Picture Vocabulary Test, and a mathematics test in 2009 as outcome variables. At the community level, we included compositional variables representing community characteristics while controlling for child socio-demographic characteristics at the individual level. At the community level, children's physical growth and cognitive development were strongly correlated (coefficient: 0.55-0.76) and, even after controlling for individual-level covariables, a more pronounced correlation was shown at the community level than individual level correlation. Greater local healthcare resources were associated with better physical growth. More local programs run by government and NGOs/charities were associated with higher child language skills. Local social problems were inversely associated with math scores. Our study showed that physical growth and cognitive development tended to be clustered and co-occurred within communities as well as individual children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».