Kindergarten Readiness, Later Health, and Social Costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate associations between kindergarten readiness and academic, psychological, and health risks by end of high school. METHODS: This study is based on 966 Canadian children. At age 5, trained examiners assessed child number knowledge and receptive vocabulary. Teachers reported kindergarten classroom engagement. At age 17, participants reported academic grades, school connectedness, anxiety sensitivity, substance abuse, physical activity involvement, and height and weight. High school dropout risk was also estimated for each participant on the basis of grades, school engagement, and grade retention. RESULTS: Kindergarten math skills contributed to better end-of high school grades (β = .17, P < .01) and lower dropout risk (β = −.20, P < .001), whereas receptive vocabulary predicted lower anxiety sensitivity (β = −.11, P < .01). Kindergarten classroom engagement predicted higher end of high school grades (β = .17, P < .001), lower dropout risk (β = −.20, P < .01), better school connectedness (β = .15, P < .01), lower risk of substance abuse (β = −.21, P < .001), and more physical activity involvement (β = .09, P < .05). Kindergarten classroom engagement was also associated with a 65% reduction (odds ratio = 0.35) in the odds of being overweight at age of 17. Analyses were adjusted for key child (sex, weight per gestational age, nonverbal IQ, and internalizing and externalizing behaviors) and family (parental involvement, maternal depression and immigrant status, family configuration, and socioeconomic status) characteristics. CONCLUSIONS: Early childhood readiness forecasts a protective edge by emerging adulthood. With these findings, we build links between education and health indicators, suggesting that children who start school prepared gain a lifestyle advantage. Promoting kindergarten readiness could reduce the health burden generated by high school dropout.
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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 | 0,000 |
| 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 ».