A window into racial and socioeconomic status disparities in preschool disciplinary action using developmental methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are large differences in expulsions and suspensions on the basis of race starting in preschool and divergent explanations for their cause. The current study explores how developmental methodology can shed light on this vexing issue. We leverage two measures: (1) childcare provider complaints about children's behavior and their recommended disciplinary action (measured by parent report); and (2) observed disruptive behavior measured by a laboratory‐based standardized observation tool, the Disruptive Behavior Diagnostic Observation Schedule (DB‐DOS), among a large, sociodemographically diverse sample of children (n 430; mean age 4.79 years). We identified three latent class profiles on the basis of race/socioeconomic status (SES) and found disparities in childcare provider complaints based on profile membership. More specifically, children classified in the Black/Hispanic, poor and Black, nonpoor profiles both had significantly higher childcare provider complaints compared with children in the White/Hispanic, nonpoor profile. By contrast, there were no differences in observed disruptive behavior based on race/SES profiles. Finally, childcare provider complaints in preschool were associated with lower cognitive performance in elementary school, above and beyond observed disruptive behavior in preschool and race/SES profiles. Implications for classroom practice and contributions to the national debate on school disciplinary policies are discussed.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».