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Enregistrement W4313441757 · doi:10.1093/jeea/jvac070

Improving Parenting Practices for Early Child Development: Experimental Evidence from Rwanda

2022· article· en· W4313441757 sur OpenAlexfundno aff
Patrícia Justino, Marinella Leone, Pierfrancesco Rolla, Monique Abimpaye, Caroline Dusabe, Marie Diane Uwamahoro, Richard Germond

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Economic Association · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaGovernment of the United KingdomForeign, Commonwealth and Development OfficeBritish AcademyUNICEF
Mots-clésDisadvantagedPsychological interventionIntervention (counseling)MediationChild developmentDuration (music)Scale (ratio)Developmental psychologyPsychologyMedicineEconomic growthEconomicsNursingPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates the short- and medium-term impact of a randomized group-based early child development program targeting parents of children aged 6–24 months in a poor, rural district of Rwanda. This low-intensity, short-duration, and low-cost program engaged parents through sessions that included a novel radio show and facilitated discussions during 17 weekly village-level meetings. The intervention included two treatment arms, with different components. Twelve months after baseline, children’s communication, problem-solving, and personal social skills improved in treated groups and persisted almost 3 years later in the full treatment arm. Positive effects on maternal time investments, attitudes, and beliefs, as well as investments in play resources, also persisted over time. A mediation analysis shows that the positive impact observed in child development can be attributed to positive changes in parental and home environment inputs, particularly in the longer term. This study offers important insights for the design and delivery at scale of early child development interventions among some of the most disadvantaged communities in the world.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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