Defying Expectations: Can We Identify Neighbourhoods with “Other Than Expected” Developmental Outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo contribute to the evidence on the association between neighbourhood-level child development in Kindergarten and neighbourhood SES, our objective was to quantify the sociodemographic and child development characteristics of the neighbourhoods that “defy expectations”: high SES neighbourhoods with much-worse-than-expected child outcomes, and low SES neighbourhoods with much-better-than-expected child outcomes. ApproachUsing exploratory and model-based Latent Profile Analysis (LPA), we identified homogenous profile groups of 2038 customized Canadian neighbourhoods using ten SES indicators. We identified the most parsimonious number of profile groups and validated and characterized the derived groups of neighbourhoods using neighbourhood and aggregated child characteristics. Next, as our outcome, we created quartile groups for developmental vulnerability risk, measured with the Early Development Instrument (EDI), to match the number of derived neighbourhood profile groups. Last, we used contingency table analysis to identify neighbourhoods that defy expectations, and then characterized these neighbourhoods using descriptive statistics and correlational analysis. ResultsThe LPA identified four neighbourhood SES groups which we labelled “Low” (31.6%), “Low-moderate” (12.7%), “High-moderate” (38.4%) and “High” (17.4%). These four SES groups were cross-tabulated with quartile groups of EDI vulnerability risk. Inspection of the resulting 4-by-4 contingency table showed that within the “Low” SES profile group 57 (8.9%) neighbourhoods had much-better-than-expected developmental vulnerability risk. Conversely, within the “High” SES profile group, 12 (3.4%) neighbourhood had much-worse-than-expected developmental vulnerability risk. Additionally, these analyses identified large provincial differences in the proportion of neighbourhoods that defy expectation. In 12 provinces and territories in the study, the proportion of neighbourhoods that defied expectations within each province ranged from zero to 50%. ConclusionThe identification of neighbourhoods that defy expectations contributes to our understanding of neighbourhood factors influencing child development. Using mixed-methods approaches, these neighbourhoods can be compared to nearby neighbourhoods from the same SES profile group that do not defy expectations, in an effort to identify contextual factors that differentiate them.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».