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Enregistrement W6884599201 · doi:10.1093/acrefore/9780190625979.013

Childcare and Children’s Development: Features of Effective Programs

2020· other· en· W6884599201 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Access at Essex (University of Essex) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedEarly childhoodEarly childhood educationQuality (philosophy)Child careImmigrationProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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