Pathways to Kindergarten: A Latent Class Analysis of Children’s Time in Early Education and Care
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings Using a sample of 568 students from 61 kindergarten classrooms whose primary caregivers completed a questionnaire describing their child’s early childhood education and care (ECEC) by year from birth to pre-kindergarten, we identified seven pathways characterizing children’s ECEC experiences using a latent class analysis. Once identified, profile membership was included as an independent variable in a multilevel model to predict children’s cognitive and social-behavioral outcomes at kindergarten entry. Although a considerable body of work has examined dosage of time in (ECEC) and its associations with children’s skills in later grades, we extend this work by expanding the definition of dosage to include multiple care arrangements from birth to kindergarten entry and by examining if profiles of ECEC participation have associations with kindergarten-entry skills. Our findings show membership in profiles in which children spent consistent time in center-based care from birth to five were associated with adverse social-behavioral outcomes including behavioral aggression, school adjustment, peer social skills, and self-efficacy. Practice or Policy: Our findings suggest the importance of considering more nuanced differences in children’s experiences with ECEC and the need for possible interventions to support the social-behavioral development of children with exposure to 5 years of center-based care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».