Evaluating Full Day Kindergarten – Is It Associated with Improved Short- And Long-Term Education Outcomes Among Metis Children?
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionEarly education outcomes influence children’s educational trajectories with long-term effects extending into adulthood. Aboriginal peoples face numerous systemic barriers to academic success. It remains unknown if full-day kindergarten (FDK) is associated with improved academic outcomes among Metis children – a distinct Aboriginal people recognized by the Canadian Constitution. Objectives and ApproachThe Manitoba Metis Federation and the Manitoba Centre for Health Policy partnered to identify whether FDK was associated with improved short- and long-term outcomes among Metis children. We created a cohort of Metis children by linking several provincial databases held in the Manitoba Population Research Data Repository (1998-2011). Education data were used to identify all Metis children who attended FDK (n=247) vs half day kindergarten (HDK; n=547). FDK children were matched by age and sex to children in HDK. We used a step-wedged design and applied propensity scores to adjust for measured confounding. We tested for differences in grades 3, 7, 8 outcomes and high school graduation using generalized linear models. ResultsFDK children were more likely to live in a low-income neighbourhood. 72% FDK and 74% HDK students met or approached numeracy expectations in grade 3; and 55% FDK and 48% HDK met or approached numeracy expectations in grade 7. For reading expectations, 77% FDK and 75% HDK met or approached grade 3 reading expectations; in grade 8, 62% in each group met or approached expectations for reading and writing. High school graduation rate for FDK children was 84% and for HDK children was 64%. After adjusting for confounding we found FDK children were more likely to graduate high school than HDK children; other outcomes were non-significant. Conclusion / ImplicationsKindergarten programs may be insufficient to overcome structural barriers that Metis children face. Culturally appropriate education strategies are needed to support improved outcomes amongst this population.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».