Can Temperament Predict School Readiness in At-Risk Kindergarteners? A Combination of Variable-Oriented and Person-Oriented Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: In this study, a combination of variable-oriented and person-oriented statistical analyses was used to examine the links between three temperament factors (negative affectivity, surgency/extraversion, effortful control) evaluated before entry into kindergarten and the cognitive and socioemotional dimensions of school readiness measured at the end of kindergarten. The sample included 98 children considered to be at risk because of their poor school readiness seven months before kindergarten entry. Multiple linear regressions showed that the temperament factors were associated differentially with the school readiness dimensions at the end of kindergarten. Three school readiness profiles (moderate cognitive and socioemotional risk, high socioemotional risk, high cognitive risk) were identified through latent profile analyses. A multinomial logistic regression showed that the temperament factors helped predict membership in the profiles. Practice or policy: Temperament thus represents an important determinant of school readiness and could be used to identify, within an at-risk population, children who are likely to present risks of a different nature at the end of kindergarten. Prevention programs and closer supervision during the transition to school could then be offered to these children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».