The Sign 4 Big Feelings Intervention to Improve Early Years Outcomes in Preschool Children: Outcome Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Any delays in language development may affect learning, profoundly influencing personal, social, and professional trajectories. The effectiveness of the Sign 4 Big Feelings (S4BF) intervention was investigated by measuring changes in early years outcomes (EYOs) after a 3-month period. OBJECTIVE: This study aims to determine whether children's well-being and EYOs significantly improve (beyond typical, expected development) after the S4BF intervention period and whether there are differences between boys and girls in progress achieved. METHODS: An evaluation of the S4BF intervention was conducted with 111 preschool-age children in early years settings in Luton, United Kingdom. Listening, speaking, understanding, and managing feelings and behavior, in addition to the Leuven well-being scale, were assessed in a quasi-experimental study design to measure pre- and postintervention outcomes. RESULTS: Statistically and clinically significant differences were found for each of the 7 pre- and postmeasures evaluated: words understood and spoken, well-being scores, and the 4 EYO domains. Gender differences were negligible in all analyses. CONCLUSIONS: Children of all abilities may benefit considerably from S4BF, but a language-based intervention of this nature may be transformational for children who are behind developmentally, with English as an additional language, or of lower socioeconomic status. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN42025531; https://doi.org/10.1186/ISRCTN42025531.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».