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Enregistrement W3048102479 · doi:10.1111/cdev.13431

Investigating Bidirectional Links Between the Quality of Teacher–Child Relationships and Children’s Interest and Pre-Academic Skills in Literacy and Math

2020· article· en· W3048102479 sur OpenAlexfundno aff
Eija Pakarinen, Marja‐Kristiina Lerkkanen, Jaana Viljaranta, Antje von Suchodoletz

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKulttuurin ja Yhteiskunnan Tutkimuksen ToimikuntaElla ja Georg Ehrnroothin SäätiöYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésClosenessPsychologyLiteracyDevelopmental psychologyEarly literacyAcademic skillsPath analysis (statistics)Quality (philosophy)Mathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated bidirectional links between the quality of teacher-child relationships and children's interest and pre-academic skills in literacy and math. Furthermore, differences in the patterns of bidirectionality between boys and girls were explored. Participants were 461 Finnish kindergarteners (6-year-olds) and their teachers (n = 48). Teachers reported their closeness and conflict with each child twice throughout the kindergarten year. Children rated their interest in literacy and math, and were tested on their pre-academic skills. Cross-lagged path models indicated that teacher-perceived conflict predicted lower interest and pre-academic skills in both literacy and math. Results were similar for boys and girls. Implications for reducing conflictual patterns of relationships, together with promoting other factors, are discussed.

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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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