Childcare and Children’s Development: Features of Effective Programs
Notice bibliographique
Résumé
A broad set of noncognitive skills, including self-control, grit, and perseverance, are increasingly recognized as critical determinants of long-term life outcomes. These “personality skills” have been shown to be as important as cognitive abilities in influencing educational attainment, labor market success, and overall well-being. Importantly, they are not immutable traits but can be shaped through well-designed interventions, particularly during childhood . Therefore, schools offer an ideal setting for fostering their development. This review examines the impact of three key school features on the development of personality. The first feature is the classroom environment, which functions as the primary social space in which children interact with both peers and teachers. Educational policies that target classroom size and peer composition contribute to the positive development of socioemotional skills. Second, teachers play an important role in shaping personality, not only through their pedagogical approaches but also through their beliefs about and attitudes toward students as well as through their own socioemotional well-being. Third, the review analyzes targeted school-based interventions that explicitly aim to support personality development. These interventions often focus on specific skill sets, including self-regulation, resilience, empowerment, and social and emotional competencies. Research on the development of personality faces key challenges, including data limitations, measurement difficulties, and a lack of standardized tools that hinders comparability across studies. Identifying the mechanisms through which school-based policies affect personality development also requires complex, costly research designs. Additionally, there is a need for more long-term studies to evaluate the impact of such policies on personality skills and broader life outcomes. Finally, effectively communicating evidence on personality skills to policymakers and the public is imperative not only to prevent misperceptions about the goals of these policies but also to foster public trust and political support needed for their long-term sustainability.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».