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Enregistrement W332609182 · doi:10.1177/183693911504000114

What Works and Why?: Early Childhood Professionals' Perspectives on Effective Early Childhood Education and Care Services for Indigenous Families

2015· article· en· W332609182 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Leske, Dixie Sarmardin, Annette Woods, Karen Thorpe

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Early Childhood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilDepartment of Education, Employment and Workplace Relations, Australian GovernmentQueensland University of TechnologyUniversity of AlbertaMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésIndigenousAttendanceEarly childhoodEarly childhood educationGovernment (linguistics)Early childhood interventionFocus groupEconomic growthChild protectionPolitical scienceNursingMedicineIntervention (counseling)Public relationsPsychologySociologyPedagogyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INVESTMENT IN EARLY CHILDHOOD education and care (ECEC) programs is a cornerstone policy of the Australian Government directed towards increasing the educational opportunities and life chances made available to Australian Aboriginal and Torres Strait Islander (Indigenous) children. Yet, ECEC programs are not always effective in supporting sustained attendance of Indigenous families. A site-case analysis of Mount Isa, Queensland was conducted to identify program features that engage and support attendance of Indigenous families. This first study reports the perspectives of early childhood professionals from across the entire range of group-based licensed (kindergarten and long day care) and non-licensed (playgroups, parent–child education) programs (n = 19). Early childhood professionals reported that Indigenous families preferred non-licensed over licensed programs. Reasons suggested for this choice were that non-licensed services provided integration with family supports, were responsive to family circumstance and had a stronger focus on relationship building. Implications for policy and service provision are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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