Social Ecological Factors Influencing Children's School Readiness in Low-Income South African Communities
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: School readiness is highly salient in South Africa (SA), a country with extreme and persistent inequities that undermine early childhood development. The aim of this short-term longitudinal study was to identify social ecological factors associated with school readiness in young children from low-income settings in Cape Town, SA. Participants were 152 3–5-year-old children (55% female, not attending early childhood care and education (ECCE) settings at recruitment) and their primary adult caregiver from low-income settings. Linear regressions found that, compared to home- and community-level factors, child-level factors were the strongest predictors of scores on the International Development and Early Learning Assessment (IDELA, total and subscale scores for literacy, numeracy, social emotional, and motor). At the child level, attending ECCE services was the strongest predictor, followed by early numeracy and age. Household socioeconomic status positively predicted social emotional scores; dysfunction in the parent–child relationship negatively predicted literacy and total school readiness scores. Practice or Policy: These findings contribute to a contextually relevant understanding of school readiness in low-income SA settings. Greater understanding can lead to more effective mitigation of risks and amplification of protective factors within policy and practice so that early childhood development can be optimized in these settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».