Does neighbourhood residence influence the readiness to learn of kindergarten children in Vanouver? : a multilevel analysis of neighbourhood effects
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the relations between socio-economic dimensions of neighbourhoods and readiness to learn scores among kindergarten children, independent of family income. The study is based on readiness to learn data collected for 3,721 children attending kindergarten in the Vancouver School District in February 2000. Readiness to learn is assessed by each child's teacher using the Educational Development Instrument (EDI), a questionnaire that assesses readiness to learn in five sub-scales: emotional health and maturity, social knowledge and competence, communication skills and general knowledge, physical health and well-being, and language and cognitive development. Factor analysis at the census tract level is used to agglomerate Vancouver census tracts with similar socio-economic dimensions into 68 neighbourhoods that have a minimum of 30 kindergarten children. Map displays, correlation analysis, and regression analysis, at the ecological level, show a positive relationship between readiness to learn in each of the 5 sub-scales and neighbourhood socio-economic status. Multilevel analysis shows that the socioeconomic status of neighbourhoods has an independent effect on children's readiness to learn, when controlling for family income and ESL status, in each of the 5 EDI sub-scales. Results indicate that a neighbourhoods' socioeconomic status statistically accounts for under 3 percent of the variance in children's readiness to learn. Multilevel analysis for each of the sub-scales show that language and cognitive skills have stronger neighbourhood effects than emotional maturity and social skills, suggesting neighbourhoods may have more influence on certain dimensions of children's development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».