Neighborhood-level sociodemographics and kindergarten children’s developmental vulnerability, pre- and post-COVID-19 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
A child’s environment and early life experiences play an important role in shaping their development. The COVID-19 pandemic altered many aspects of everyday life for young children in Canada, and it has been argued that these changes did not impact all children equally. The current study explored the association between early child development and neighborhood sociodemographic indices (e.g., income, deprivation) before and after the onset of the COVID-19 pandemic. The Early Development Instrument (EDI) data, measuring child development and school readiness in kindergarten, were collected in 7 Canadian provinces and 1 territory from 2017-2020 (pre-COVID) and 2020-2023 (post-COVID) and were linked with neighborhood-level socioeconomic indices from 2016. We compared the gradients in development in a pre- (n=293,700) and a post-COVID (n=246,305) cohort of Canadian children. Rates of developmental vulnerability, as measured by the EDI, were examined for the sociodemographic variables in both the pre- and post-COVID cohorts. The overall vulnerability increased nationally from 27.3% in the pre- to 28.0% in the post-COVID cohort. A gradient in vulnerability rates for all the socioeconomic indices was found, with children in the highest quintiles, representing greater deprivation, having greater odds of being vulnerable than their peers in the lowest, least deprived quintile. Contrary to expectation, the magnitude of the gradient was very similar in both cohorts, with some jurisdictional differences. The largest gradient was found for average neighborhood income. These findings add the context of social determinants of health to the understanding of the impact of the COVID-19 pandemic on young children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».