Closing the gap in academic readiness and achievement: the role of early childcare. Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines, 51(12), pp.1359–67. Available at: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=3283580&too
Notice bibliographique
Résumé
Background: Socially disadvantaged children with academic difficulties at school entry are at increased risk for poor health and psychosocial outcomes. Our objective is to test the possibility that participation in childcare – at the population level – could attenuate the gap in academic readiness and achievement between children with and without a social disadvantage (indexed by low levels of maternal educa-tion). Methods: A cohort of infants born in the Canadian province of Quebec in 1997/1998 was selected through birth registries and followed annually until 7 years of age (n = 1,863). Children receiving formal childcare (i.e., center-based or non-relative out-of-home) were distinguished from those receiving informal childcare (i.e., relative or nanny). Measures from 4 standardized tests that assessed cognitive school readiness (Lollipop Test for School Readiness), receptive vocabulary (Peabody Picture Vocabulary Test Revised), mathematics (Number Knowledge Test), and reading performance (Kaufman Assessment Battery for children) were administered at 6 and 7 years. Results: Children of mothers with low levels of education showed a consistent pattern of lower scores on academic readiness and achievement tests at 6 and 7 years than those of highly educated mothers, unless they received formal childcare. Specifically, among children of mothers with low levels of education, those who received
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».