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Enregistrement W4392639528 · doi:10.1080/03004430.2024.2328027

An exploration of the post-pandemic profiles and predictors of children’s digital literacy and multimodal practices in Canada

2024· article· en· W4392639528 sur OpenAlexaffabout
Yuke Fu, Nathaniel J. Johnson, Mowei Liu, Tiana B. Vandendort, Rebecca K. Robertson, Hayley T. Hartwick

Notice bibliographique

RevueEarly Child Development and Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPandemicLiteracyDevelopmental psychologyEmergent literacyEarly childhood educationDigital literacyMathematics educationPedagogyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With children’s digital technology usage surging in post-pandemic Canada, it is imperative to understand children’s digital literacy and multimodal practices. This study investigated potential predictors of children’s digital literacy and multimodal practices at home, and the latent profiles of digital families. A sample of 413 parents of children aged 0–8 was recruited online and from daycare centres in Central Ontario to examine children’s home digital environments, digital literacy, and multimodal practices. The findings indicated that (1) child age, home digital resources, and parent’s beliefs regarding child digital technology use predicted increased digital literacy and multimodal practices. (2) Three profiles of digital families were identified: low-digital families (36.9%), moderate-digital families (51.2%), and high-digital families (11.9%). Our research sheds light on the digital landscape of Canadian families with young children and suggests financial status may not be the primary factor in identifying children who can benefit from initiatives supporting digital literacy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
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 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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