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Enregistrement W4281629007 · doi:10.2196/36925

The Role of Mealtimes in Fostering Language Development and Aligning Home and School Learning: Protocol for a Multi-Method Study of Preschool Children in Rural Kenya and Zambia

2022· article· en· W4281629007 sur OpenAlexvenueno aff
Henriette Zeidler, Claire Farrow, Megan Jarman, Grace Koteng, Barnabas Simatende, Danielle Matthews, Haatembo Mooya, Laura Shapiro, Pamela Wadende

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésProtocol (science)PedagogyPsychologyHome languageLanguage developmentMathematics educationMedical educationDevelopmental psychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The association between school and home is fundamental to sustainable education: parents' understanding of the school's priorities and teachers' understanding of their pupils' home environment are both vital for children to remain in school and succeed academically. The relationship between parents and teachers is closest in preschool settings, providing a valuable opportunity to build bridges between home and school. In this protocol paper, we outline our planned methods for identifying beneficial home and school behaviors. OBJECTIVE: Our project aims to identify culture-specific structures and behaviors in home and school settings, which influence the quantity and quality of child-directed speech and identify positive experiences that can help improve children's linguistic development and nutrition. METHODS: Using a mixed methods approach and focusing on early language learning, nutrition, and responsive caregiving, we will video-record and analyze mealtime language and eating behaviors at home and in school, targeting 80 preschool children and their families in rural Kenya and Zambia. In addition, we will assess children's language skills through audio recordings and use questionnaire-based interviews to collect extensive sociodemographic and dietary data. RESULTS: Between the start of our project in January 2020 and the end of December 2021, we had collected complete sets of sociodemographic, observational, and food recall data for 40 children in Kenya and 16 children in Zambia. By the end of May 2022, we had started data collection for an additional 24 children in Zambia and transcribed and coded approximately 85% of the data. By the end of September, 2022, we plan to complete data collection, transcription, and coding for the entire sample of 80 children across both countries. From September 2022 onwards, we will focus on analyzing our language data, and we hope to have results ready for publication in early 2023. By relating children's language outcomes and nutritional intake to the observed mealtime behaviors, we hope to identify practices that increase the quantity and quality of child-directed speech and improve children's nutritional intake. CONCLUSIONS: Good nutrition and the promotion of language learning are key issues in early childhood development. By using a cross-cultural approach, combining a variety of methods, and working closely with stakeholders and policy makers throughout the project, we hope to find and share best practices for improving children's linguistic outcomes and nutrition and lay the foundation for the development of practitioner networks and parent outreach programs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/36925.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,006

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,392 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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