Evaluation of a statewide initiative to reduce expulsion of young children
Notice bibliographique
Résumé
This program evaluation study describes 3 years of implementation of Arkansas's BehaviorHelp (BH) system, a statewide expulsion prevention support system for early care and education (ECE). BH coordinates three tiers of supports to ECE professionals, including phone support, on-site technical assistance (TA), and infant and early childhood mental health consultation (IECMHC). We examine differences in characteristics of those served across BH service tiers, describe short-term case outcomes, and explore factors associated with expulsions. BH accepted referrals for 1,195 children in 488 ECE programs. The majority of referrals involved male children over the age of three, and most cases were assigned to the TA tier (68.5%). Cases assigned to receive IECMHC (28.4%) were more likely to involve children in foster care, receiving developmental therapies, and with higher rates of exposure to potentially traumatic events. The expulsion rate among referred children was 2.9%, and reported teacher engagement with the support process was high. Teachers receiving IECMHC services reported significant improvements in children's symptoms of emotional and behavioral problems. Exploratory analyses revealed that risk factors for expulsion included being a male, in foster care, in a lower quality ECE environment, and having a teacher with less training in social-emotional development.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».