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Enregistrement W4229916588 · doi:10.31219/osf.io/vmh9b

The Intensity of Formal Daycare Attendance Decreases the Shared Environment Contribution to School Readiness: a Twin Study

2020· preprint· en· W4229916588 sur OpenAlexaff
Éloi Gagnon, Michel Boivin, Catherine Mimeau, Bei Feng, Geneviève Morneau‐Vaillancourt, Sophie Aubé, Mara Brendgen, Frank Vitaro, Ginette Dionne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalBibliothèque et Archives nationales du QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendancePsychologyCognitionDevelopmental psychologyQuality (philosophy)DemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have examined the genetic and environmental pathways through which formal daycare attendance and school readiness are associated. The purpose of this study was to explore if daycare attendance could moderate genetic and environmental contributions to school readiness. A sample of 648 (85% White; 50% Female) pairs of twins was used to compute a GxE, CxE and ExE interaction analyses. Each standard deviation of formal daycare intensity (high number of hours per week), but not age of onset decreased the contribution of shared environment (-0.13) but not genes or unique environment to school readiness. The results support the hypothesis that daycare acts as a normalizing environment, possibly buffering the negative effects from low-quality home environments on cognitive abilities.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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