Elementary students’ social, emotional, and cognitive development during the COVID- 19 pandemic in North America: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID- 19 pandemic and subsequent disruptions to in-person learning presented unanticipated challenges to elementary school systems across North America. Elementary students are particularly vulnerable to the negative outcomes of extended online learning, as this developmental stage is crucial for the social, emotional, and cognitive growth of students. To date, no research has synthesized what we currently know about the impacts of the pandemic on these developmental outcomes among students. As such, this scoping review explores and synthesizes what is currently known regarding elementary students' social, emotional, and cognitive development during the COVID- 19 pandemic in North America. In accordance with the Joanna Briggs Guide, three databases were searched in September 2024, and results were uploaded into Covidence wherein they were screened for eligibility. A total of 13 peer-reviewed articles met the inclusion criteria for this review (i.e., included elementary students, spoke to social/emotional/cognitive development, peer-reviewed articles written in English and conducted in North America). Thematic analyses revealed four themes including (1) lack of socialization opportunities; (2) emotional regression; (3) cognitive gaps in learning; and (4) inequitable impacts on development. School-based supports are needed for all students, but particularly those facing multiple, intersecting health and social disparities, to bolster positive development post-pandemic and to mitigate long-term negative health outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».