From Storytime to Success: Prospective Longitudinal Associations Between Toddler Literacy Enrichment and Long-Term Student Engagement in a Millennial Birth Cohort of Boys and Girls
Notice bibliographique
Résumé
Cross-sectional research suggests associations between enrichment and cognitive skills in toddlerhood. There are no prospectively designed longitudinal studies that investigate the link between early home literacy activities and subsequent mechanisms that explain the putative cognitive benefits. This study tests long-term associations between toddler literacy enrichment and later student engagement across key academic transitions, from kindergarten to the end of high school. Using the Quebec Longitudinal Study of Child Development (QLSCD) population-based birth cohort data, we examined whether parent-reported experiences of shared reading, looking at picture books or illustrated stories, and pretend writing at age 2 years predict later teacher- and self-reported student engagement at ages 6, 12, and 17 years. The results from multiple regression models, stratified by sex and adjusted for pre-existing and concurrent child and family characteristics, revealed significant associations between early literacy enrichment and later engagement. For boys and girls, literacy enrichment in toddlerhood predicted increases in classroom engagement from kindergarten to the end of high school. These findings highlight the lasting influence of early literacy exposure on subsequent learning-related behaviors, both in and beyond the classroom. They underscore the importance of promoting enrichment in early childhood as a family strategy toward individual readiness to learn, a cornerstone of crystalized intelligence.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».