MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186038683 · doi:10.5539/ies.v14n8p60

The Interaction Between Socioeconomic Status and Preschool Education on Academic Achievement of Elementary School Students

2021· article· en· W3186038683 sur OpenAlexvenueno aff
Moosa Jaafar Fateel, Samar Mukallid, Bani Arora

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, India
Mots-clésSocioeconomic statusAcademic achievementPsychologyMarital statusGovernment (linguistics)Developmental psychologyMathematics educationSociologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preschool education may help increase the academic achievement of school-age students. Still, for a segment in society, this is not feasible and children are not admitted into preschool due to parents’ socioeconomic status. The purpose of this study was to measure the interaction between socioeconomic status and preschool education on students’ academic achievement in Bahraini government elementary schools. The study adopted a quantitive approach. The sample was 402 girls and boys in grades 1 through 6. The results showed that students who had preschool education had better academic achievement than those who did not. There were no significant differences in students’ later academic achievement with reference to socioeconomic status, and there was no interaction between preschool education and socioeconomic status on academic achievement. It was recommended that policymakers should encourage the private and public sectors to invest in preschool education, to conduct further research on the impact of socio-economic status on academic achievement at different school levels and to expand the dimensions of SES to include parents’ skills and marital relationships and their impact on children’s 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,398 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education StudiesMême sujetEarly Childhood Education and DevelopmentTravaux en français237 207