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Enregistrement W3169663423 · doi:10.1001/jamapediatrics.2021.1192

Childcare Attendance and Academic Achievement at Age 16 Years

2021· article· en· W3169663423 sur OpenAlexaff
Marie‐Pier Larose, Catherine Haeck, Isabelle Ouellet‐Morin, Edward D. Barker, Sylvana M. Côté

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésMedicineAcademic achievementAttendanceLongitudinal studyPropensity score matchingRepresentativeness heuristicDemographyAcademic yearCohortAbsenteeismGerontologyDevelopmental psychologyPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Low school preparedness is linked to high school dropout, poor employment, and negative outcomes. Childcare attendance may increase school readiness and foster academic achievement. Objective: To explore whether childcare attendance was associated with academic achievement at the end of compulsory schooling (age 16 years in the UK), whether maternal education level was a moderator, and the benefit-cost ratio of childcare regarding productivity returns of academic achievement. Design, Setting, and Participants: In this cohort study, data were included from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) born from April 1991 to December 1992 and the UK National Pupil Database for examination results. Data on academic achievement at age 16 years were available for 11 843 participants. Data were collected from June 2006 to June 2008, and data were analyzed from September 2019 to May 2020. Exposures: On average, 3.7%, 5.9%, and 90.4% attended childcare full time, part time, and less than 10 hours per week, respectively. Maternal education was assessed by questionnaire during pregnancy. Analyses included weights for population representativeness and propensity score weights to account for parental selection into childcare. Main Outcomes and Measures: Academic achievement was defined as no certificate, Level 1 General Certificate of Secondary Education (GCSE; limited training), or Level 2 GCSE (qualification for academic post-16 education; high school diploma equivalent). Lifetime productivity return estimates were withdrawn from previous economic analysis based on pupil's qualifications. Results: Of 14 541 children in the ALSPAC study, 8936 children had complete data on childcare attendance, academic achievement, and maternal education levels. Of these, 4499 (50.3%) were male. Attending childcare was associated with higher probabilities of obtaining a Level 1 or 2 GCSE qualification (Level 1: relative risk, 1.41; 95% CI, 1.16-1.73; Level 2: relative risk, 1.62; 95% CI, 1.30-2.01); however, this association was moderated by the child's maternal education level. When children of mothers with low education attended childcare, their probability of no GCSE qualification went from 28.9% (95% CI, 26.8-31.0) to 20.3% (95% CI, 18.0-22.8), whereas children of mothers with higher education had a probability of no qualification of less than 10% regardless of childcare attendance. The benefit-cost ratio for each £1 (US $1.40) invested in full-time childcare attendance for children of mothers with low education was £1.71 (95% CI, 1.03-2.45; US $2.39; 95% CI, 1.44-3.43) for those who reached a Level 2 GCSE qualification. Conclusions and Relevance: Promoting universal childcare with facilitated access for children of lower socioeconomic backgrounds deserves to be considered as a way to reduce the intergenerational transmission of low academic achievement.

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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,356

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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