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Enregistrement W4413990896 · doi:10.18502/gespr.v6i2.14647

Behavioral and Cognitive Self-regulation in 3- to 4-year-old Children: A Case Study from the UAE

2025· article· en· W4413990896 sur OpenAlexaff
Priti Verma, Aisha Alowais, Jaana Seikkula‐Leino

Notice bibliographique

RevueGulf Education and Social Policy Review (GESPR) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyDevelopmental psychologyCognitive psychologyCognitive scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-regulation is a crucial skill for understanding child development, as it contributes to children’s competence, approach, persistence, and overall learning and achievement. We conducted a case study of early self-regulation in seven 3- to 4-year-old children at a nursery in the United Arab Emirates. In an earlier study, this nursery room received high-quality ratings based on an objective and well-established environmental rating scale. In this follow-up study, a new observational measure was used to assess young children’s self-regulation during authentic playful activities – the Preschool Situational Self-Regulation Toolkit (PRSIST) assessment. This assessment measures children’s overall self-regulation, including its cognitive and behavioral components. Capturing these children’s self-regulation aimed to evaluate their ability to manage cognitive and behavioral responses in authentic play-based contexts and to explore how these skills manifest in a high-quality early childhood education setting. The findings highlighted average to high levels of self-regulation among the children studied who were enrolled in this high-quality nursery. This research study contributes evidence to existing data, emphasizing the importance of addressing self-regulation development in early childhood education curricula to potentially enhance the holistic development of young children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,380 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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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