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Enregistrement W4401782479 · doi:10.1080/10409289.2024.2389367

Exploring Links Between Social Competence, Immigrant Background, and Children’s Preschool Adjustment

2024· article· en· W4401782479 sur OpenAlexaff
Federica Zava, Stefania Sette, Giovanni Maria Vecchio, Fiorenzo Laghi, Emma Baumgartner, Robert J. Coplan

Notice bibliographique

RevueEarly Education and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyImmigrationSocial competenceCompetence (human resources)Affect (linguistics)SociometryPeer acceptanceSocial classPeer groupSocial changeSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Findings: In the present study, we investigated the roles of children’s social competence and immigrant background in the prediction of the quality of children’s relationships with peers and teachers and school adjustment. Participants were N = 212 children (Mage = 58.32 months, SD = 10.72; n = 98 with an immigrant background) and their teachers (two per class). One teacher in each class assessed children’s social competence and behavior problems, whereas the other rated the quality of their attachment relationships with the children and their adaptation to school. Social acceptance was assessed via peer sociometric nominations. Among the results, children with an immigrant background evidenced greater conflict and dependence in their relationships with teachers, poorer social acceptance, and less pleasure in school. Among children with an immigrant background, externalizing behaviors were associated with conflict in relationships with teachers, whereas internalizing behaviors were associated with dependence. Practice or Policy: The study highlights how social behaviors and immigrant background can affect the quality of attachment relationships with teachers in the preschool classroom.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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