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Enregistrement W4412734017 · doi:10.37306/xa0r6w06

Family Education Strategies in Supporting Early Childhood Development

2025· article· en· W4412734017 sur OpenAlexaboutno aff
Imam Muthie, Khairul Alfahani, Ary Kiswanto Kenedi, Al Wafi

Notice bibliographique

RevueJurnal Keluarga Berencana · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly childhood educationEarly childhoodDevelopmental psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-quality research on family education has increased significantly over the past decade, with 1,040 documents recorded in Scopus. This study aims to analyze research trends, identify key terms, highlight the most active journals, examine author collaboration and citation networks, determine author affiliations and funding sources, map contributions by country, and explore related scientific fields. Data were collected from Scopus.com and analyzed using VOSViewer. The results show a positive trend with steady annual growth. Family education is closely linked to early childhood education, parenting, early intervention, and overall quality of life. Frontiers in Psychology is the most active journal in its field. Landier, W., is the most influential author. The top contributing institutions include Harvard Medical School and the University of Washington. Primary funding sources are the National Institutes of Health and the U.S. Department of Health and Human Services. The United States leads in publication output, followed by China and Canada. Most articles are from the fields of medicine and social sciences. These findings highlight family education as a growing multidisciplinary field with wide-ranging impacts. The results guide policymakers in creating targeted parental training on digital literacy and emotional regulation, while education practitioners can apply family-centered interventions to enhance parental involvement in early learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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