One size does not fit all: Associations between child characteristics, differential treatment of children by educators and quality in child care centers
Notice bibliographique
Résumé
High-quality interactions in early childhood education settings support children's cognitive and socioemotional development. However, little is known about what explains variability in how educators interact with different children in these settings and how this variability relates to quality metrics. This study was based on data from 470 primarily low-income, preschool-aged children (mean age = 46.6 months; 53% female) attending licensed child care settings in a multicultural metropolis. Multilevel analyses revealed that approximately 80% of both observed educator behaviors and educator reports of relationship quality varied between children in the same classrooms, and that children's disruptive behavior, verbal intelligence, and hostility accounted for anywhere between 3 and 53% of this variance. Educators directed more positivity towards children who they described as more hostile and reported having closer and less conflictual relationships with children who they described as being less hostile and having greater verbal intelligence (small to moderate effect sizes). Differential treatment was associated with child-educator ratios, staff education, and emotional climate. Results can inform research, practice, and policy related to equity, professional development, and quality measurement in early childhood education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».