Understanding the developmental well-being of children from refugee backgrounds in British Columbia, Canada: A population-level mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
Objectives and ApproachThis study utilized an explanatory sequential mixed methods approach to investigate the developmental well-being of children from refugee backgrounds in British Columbia (BC), Canada. Objective 1 (quantitative) leveraged population-level, government administrative data individually linked to a province-wide, routinely collected, teacher-reported measure of children’s development in kindergarten (the Early Development Instrument; EDI) to examine developmental outcomes across five domains for children identified as first-generation refugees (N=770), first-generation immigrants (N=7875), and non-migrants (N=199,186). In Objective 2 (qualitative), the population-level EDI results were brought to focus groups with BC educators and settlement workers (N=7) who work closely with children from refugee backgrounds to further corroborate, expand, and elaborate on the findings. ResultsA series of multiple linear regression models; adjusted for age, sex, and English Language Learner status showed that first-generation refugee status was significantly predictive of lower EDI scores in the areas of language & cognitive development, communication & generation knowledge, social competence, emotional maturity, and physical health & well-being. Focus group results corroborated the quantitative findings, added critical complexity/context (e.g., impacts of trauma), and identified important policy-oriented levers (e.g., early, accessible assessments and supports). ConclusionsThe study provided an understanding of the population-level developmental well-being of children from refugee backgrounds in BC, framed by rich, contextualized, and actionable knowledge from focus groups. ImplicationsShowcasing the combined breadth and depth of using a mixed methods approach, how we can best support the developmental challenges and build upon the strengths of children from refugee backgrounds will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».