Pre- versus post-COVID-19 pandemic comparison of kindergarten teacher-reported child development in multiple Canadian jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
Little is known so far about the impact of the COVID-19 pandemic on young children. We assessed the effect of the pandemic on pre-existing developmental trends in this population-level, repeated cross-sectional cohort design study of child development at school entry, measured with the kindergarten teacher-completed Early Development Instrument (EDI) in the 10 years prior to the onset of the COVID-19 pandemic and two years after. Individual EDI data for 913,739 children with individual EDI records were aggregated to 1,398 neighbourhoods in 8 of Canada’s 13 provinces and territories and grouped into four time intervals (three pre-pandemic and one post-pandemic) including all jurisdictions. The COVID-19 pandemic was the main exposure, and overall vulnerability on the EDI (scoring below normative threshold in one or more of the 5 developmental domains) was the primary outcome. Demographic (e.g., age) and neighbourhood-level socioeconomic (SES) characteristics were investigated as potential modifiers– specifically, whether poverty and COVID-19 suggested a double jeopardy effect. Latent growth curve models with structured residuals were used to quantify whether post-COVID-19 vulnerability rates deviated from the pre-COVID-19 trajectory. Overall vulnerability rates were increasing by 0.39% per year prior to the onset of the pandemic. On average, post-COVID-19 developmental vulnerability rates did not deviate from this pre-COVID-19 trajectory. Demographic variables predicted post-COVID-19 deviations, whereas neighbourhood SES did not. However, neighbourhood SES moderated the effects of some demographic variables. As society continues to grapple with the consequences of the COVID-19 pandemic impact, these results underscore the continuing need of monitoring child development and education trends. • Neighborhood-level developmental vulnerability in Canada was increasing pre-COVID-19 • In most developmental domains, this trend continued post-COVID-19 onset • Neighborhood SES did not predict post-COVID-19 deviations, but demographics did • In poorer neighborhoods with younger children, vulnerability rates increased more • Vulnerability increased more in wealthier neighborhoods with less language fluency
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».