Population health begins in early childhood: Kindergarten EDI school readiness scores as a predictor of sixth-grade academic outcomes in the USA
Notice bibliographique
Résumé
School readiness skills in early childhood are strongly linked to later academic performance, health, and overall quality of life. Various tools, including the Early Development Instrument (EDI), have been used to assess children’s school readiness skills. The EDI is an internationally utilized, holistic measure used to monitor population trends in developmental health and school readiness in early childhood. Although EDI scores demonstrated associations with later academic achievement in several countries, only one study in the United States has examined the EDI’s predictive validity for third-grade outcomes. To expand this knowledge, the current study investigated the psychometric properties of the EDI in the United States, focusing on sixth-grade outcomes. Using a sample of kindergarteners ( N = 2610) from five school districts in Orange County, California, this study examined whether kindergarten EDI scores predict academic proficiency in mathematics and English language arts by sixth grade. Findings show that kindergarten EDI scores are strong predictors of sixth-grade academic performance. Children classified as vulnerable or at risk in one or more EDI domains showed significantly lower proficiency in both mathematics and English language arts compared to their peers who were on track. Additionally, disparities in academic outcomes were observed across factors such as sex at birth, ethnoracial background, individualized education plan status, and eligibility for free or reduced-price lunch. Implications for early childhood population health are discussed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».