Home learning environment and physical development impact children’s executive function development and literacy in rural Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Socio-economic status (SES) is closely linked to children’s reading development. Previous research suggests that executive functions (EF) mediate the effects of SES on reading, however, this research has almost exclusively focused on high-income countries (HICs). Comparatively less is known about the mechanisms that link SES and literacy in low-and-middle-income countries (LMICs). Childhood experiences of poverty in LMICs have been consistently linked to cognitive development through two sets of predictors: nutrition and physical growth, and the availability of educational scaffolding at home.The influence of the home learning environment (i.e. material deprivation, types of caregiver interactions) and nutrition to support children’s physical development (i.e. children’s BMI and stature for their age) on EF and literacy was examined in 630 primary-school children (6-14 years) in rural Côte d'Ivoire, West Africa. Structural equation modeling revealed that SES had an indirect effect on EF via the home learning environment, and in turn, reading. Importantly, the home learning environment, and a child’s physical development and nutrition showed distinct contributions to EF. The results suggest that improved educational scaffolding at home and supplemented nutrition could support EF development and reduce the negative impact of socioeconomic risk factors on reading.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».