Findings from the Kids in Communities Study (KiCS): A mixed methods study examining community-level influences on early childhood development
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing international interest in place-based approaches to improve early childhood development (ECD) outcomes. The available data and evidence are limited and precludes well informed policy and practice change. Developing the evidence-base for community-level effects on ECD is one way to facilitate more informed and targeted community action. This paper presents overall final findings from the Kids in Communities Study (KiCS), an Australian mixed methods investigation into community-level effects on ECD in five domains of influence-physical, social, governance, service, and sociodemographic. Twenty five local communities (suburbs) across Australia were selected based on 'diagonality type' i.e. whether they performed better (off-diagonal positive), worse (off-diagonal negative), or 'as expected' (on-diagonal) on the Australian Early Development Census (AEDC) relative to their socioeconomic profile. The approach was designed to determine replicable and modifiable factors that were separate to socioeconomic status. Between 2015-2017, stakeholder interviews (n = 146), parent and service provider focus groups (n = 51), and existing socio-economic and early childhood education and care administrative data were collected. Qualitative and quantitative data analyses were undertaken to understand differences between 14 paired disadvantaged local communities (i.e. on versus off-diagonal). Further analysis of qualitative data elicited important factors for all 25 local communities. From this, we developed a draft set of 'Foundational Community Factors' (FCFs); these are the factors that lay the foundations of a good community for young children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».