Childcare and Children’s Development: Features of Effective Programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Governments around the world are increasingly investing resources for young children, and universal provision of early childhood education and care (ECEC) has become widespread. Children’s development is affected by the investments they receive both within and outside the household. A simple theoretical framework predicts that the provision of public childcare will improve children’s development if it offers more stimulation than the care it replaces. Generally, carefully designed studies show that the provision of early childcare is beneficial, especially for children from disadvantaged backgrounds. This is in line with expectations that the alternative care experienced by children from less affluent, less educated, and immigrant backgrounds is likely to be of lower quality. Interestingly, however, studies show that the children who would benefit the most are least likely to receive care, providing a challenge for policy makers. Some programs, such as the $5-per-day childcare in Quebec, have negative effects and therefore may be of poor quality. However, comparing results across programs that vary in several dimensions makes it difficult to separate out the ingredients that are most important for success. Studies that focus on identifying the factors in ECEC that lead to the greatest benefit indicate that some standard measures such as staff qualifications are weakly linked to children’s outcomes, whereas larger staff–child ratios and researcher-measured process quality are beneficial. Spending more time in high-quality childcare from around age 3 has proved to be beneficial, whereas the effect of an increase in childcare for younger children is particularly sensitive to each program’s features and context.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».