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Enregistrement W4387660825 · doi:10.1037/dev0001623

A unified approach to demographic data collection for research with young children across diverse cultures.

2023· article· en· W4387660825 sur OpenAlexafffund
Leher Singh, Mihaela Barokova, Heidi A. Baumgartner, Diana C. Lopera‐Perez, Paul Okyere Omane, Mark Sheskin, Francis Yuen, Yang Wu, Katie Alcock, Elena C. Altmann, Marina Bazhydai, Alexandra Carstensen, Kin Chung Jacky Chan, Hu Chuan-Peng, Rodrigo Dal Ben, Laura Franchin, Jessica Elizabeth Kosie, Casey Lew‐Williams, Asana Okocha, Tilman Reinelt, Tobias Schuwerk, Mélanie Söderström, Angeline Tsui, Michael C. Frank

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAmbrose UniversityThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEconomic and Social Research CouncilPrinceton UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPsycINFOSocioeconomic statusPsychologyGeneralizability theoryData collectionConstruct (python library)Child developmentContext (archaeology)Adaptation (eye)Social environmentDevelopmental psychologyDevelopmental SciencePopulationMEDLINEDemographySocial scienceComputer scienceGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culture is a key determinant of children's development both in its own right and as a measure of generalizability of developmental phenomena. Studying the role of culture in development requires information about participants' demographic backgrounds. However, both reporting and treatment of demographic data are limited and inconsistent in child development research. A barrier to reporting demographic data in a consistent fashion is that no standardized tool currently exists to collect these data. Variation in cultural expectations, family structures, and life circumstances across communities make the creation of a unifying instrument challenging. Here, we present a framework to standardize demographic reporting for early child development (birth to 3 years of age), focusing on six core sociodemographic construct categories: biological information, gestational status, health status, community of descent, caregiving environment, and socioeconomic status. For each category, we discuss potential constructs and measurement items and provide guidance for their use and adaptation to diverse contexts. These items are stored in an open repository of context-adapted questionnaires that provide a consistent approach to obtaining and reporting demographic information so that these data can be archived and shared in a more standardized format. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations46
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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