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Enregistrement W4399188343 · doi:10.1080/10409289.2024.2360869

Executive Function and Spatial Skills in Children’s Block Play: A Cross-Cultural Comparison

2024· article· en· W4399188343 sur OpenAlexafffundabout
Zachary S. Gold, Yasmina Bayoun, Nina Howe, Kristen A. Dunfield

Notice bibliographique

RevueEarly Education and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésPsychologyCross-culturalFunction (biology)Executive functionsDevelopmental psychologyCognitive psychologyCognitionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Findings: There are sparse data on children’s use of executive function (EF) and spatial skills in block play. However, there are important implications for studying EF and spatial skills with blocks across cultures, especially regarding best practices for supporting social-cognitive development in under-resourced populations and consideration of culturally unique customs and practices. Therefore, the current study compared EF-based skills and spatial block building behaviors in Canadian and Tzotzil Maya children. Participants included 82 preschoolers (55% Canadian) ages 48–59 months (M age = 54.37 months, SD = 3.37) observed and coded during a group block play session with peers. Controlling for demographic covariates, a composite EF-based variable including six behaviors (intentional selection of blocks, taking time, response inhibition, replacing/moving blocks, stabilizing, aligning) was significantly and positively associated with spatial configurations in block structures (symmetry, β = .34; tiered orientation, β = .37) The associations did not vary by culture. Practice or Policy: Results provide new knowledge about use of EF-based skills and spatial skills in an ecologically valid context and implications for cross-cultural measurement and practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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