Why are Some Children Left Out? Factors Barring Children from Participating in Extra-Curricular Activities. Conference for New Researchers, University of Montreal, march 28 2008
Notice bibliographique
Résumé
Complex pattern of effect: low SES or high risk children benefit more from extracurricular participation (McNeal 1998; Simpkins et al. 2005; Offord et al. 1998 ) • Low SES children have lower participating rate (Barsh and Kleiman, 2002; Bening 2007; Fredericks and Eccles 2006; Mahoney and Cairns 1997) Findings about extra-curricular activities… Limitations in previous study of children's extracurricular participation • Focus on adolescents, little research on younger children • Focus on outcomes, little research on factors • Factors pointed out by previous studies to influence participation -Child gender (individual child level) -Ethnicity/Race (individual child level) -Parent SES (family level) -Neighborhood characteristics (Neighborhood level) -Studies rarely include factors at all three levels into analysis Analytical model Parent's time availability (e.g.mother's employment status, number of children, single-mother) Financial resources Parent's human capital Neighbourhood environment (e.g.available infrastructure, safety and peer influence, playmates) Participation in extracurricular activities Child characteristics Age, gender and ethnicity Ethno-culture (immigrants)
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».