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Enregistrement W3136287297 · doi:10.3389/fpsyg.2021.626159

Home Learning Environments of Children in Mexico in Relation to Socioeconomic Status

2021· article· en· W3136287297 sur OpenAlexafffund
María Inés Susperreguy, Carolina Jiménez Lira, Chang Xu, Jo‐Anne LeFevre, Humberto Blanco Vega, Elia Verónica Benavides Pando, Martha Ornelas Contreras

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesPontificia Universidad Católica de ChileSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésNumeracySocioeconomic statusLiteracyPsychologyDevelopmental psychologyPopulationMedicineEnvironmental healthPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored the home learning environments of 173 Mexican preschool children (aged 3–6 years) in relation to their numeracy performance. Parents indicated the frequency of their formal home numeracy and literacy activities, and their academic expectations for children’s numeracy and literacy performance. Children completed measures of early numeracy skills. Mexican parent–child dyads from families with either high- or low-socioeconomic status (SES) participated. Low-SES parents ( n = 99) reported higher numeracy expectations than high-SES parents ( n = 74), but similar frequency of home numeracy activities. In contrast, high-SES parents reported higher frequency of literacy activities. Path analyses showed that operational (i.e., advanced) numeracy activities were positively related to children’s numeracy skills in the high- but not in the low-SES group. These findings improve the understanding of the role of the home environment in different contexts and provide some insights into the sources of the variable patterns of relations between home learning activities and children’s numeracy outcomes. They also suggest that SES is a critical factor to consider in research on children’s home numeracy experiences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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