Quality of interactions in ECE settings and mean length of utterances among 4-year-old neglected children: Results from the ELLAN Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Language difficulties are frequently characterized by a significantly lower mean length of utterances (MLU) among children experiencing neglect. More opportunities to experience positive interactions, such as in early childhood education (ECE) settings, could help increase these children’s MLU. This study aims to examine the relationship between the quality of interactions within the group in ECE settings attended by children experiencing neglect and the presence of difficulties based on MLU (MLU-Ds). Eighteen (18) neglected (age = 48.26 months, standard deviation [ SD] = 0.37) and 86 non-neglected children (age = 48.07 months, SD = 0.24) participated in this study. To estimate the prevalence of difficulties, the MLU of all the participants was measured using a language sample. The Classroom Assessment Scoring System Pre-K was used to measure the quality of interactions in ECE settings attended by children experiencing neglect. Behavior Management ( p = .0072, adjusted R 2 = .47) and Concept Development ( p = .019, adjusted R 2 = .15) are associated with the MLU of neglected children presenting MLU-Ds. Although not statistically significant, the results obtained for the dimension of Regard for Child Perspectives ( p = .090, adjusted R 2 = .12) raise relevant trends to examine. This study highlights specific dimensions of quality of interactions that are associated with language skills of children experiencing neglect. It also supports the need to continue studies to have a more comprehensive portrait of this association.
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.
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) | 0,001 | 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 découle