Early-life conditions, childhood loneliness, and educational achievement: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Childhood remains an unexplored life phase in loneliness literature. Prior studies suggest that loneliness during childhood may impair academic performance, yet this relationship may be confounded by early-life socio-environmental conditions. Using data from a U.S. birth-cohort study, the Fragile Families and Child Wellbeing Study (original sample collected in 1998, n = 4,898; study sample n = 2,226), we explore two research questions: (1) whether early-life socio-environmental factors (material hardship, neighborhood conditions, and child maltreatment) and verbal ability at age 5 predict childhood loneliness trajectories (persistent, transient, never lonely) from ages 5 to 9; and (2) whether childhood loneliness is associated with lower educational achievement (high school grades and educational attainment) measured at age 22, after adjusting for early-life socio-environmental factors. Loneliness was measured using the item “Child complains of loneliness,” reported by the primary caregiver. We apply proportional odds logistic regression to address the first research question, and generalized propensity score weighting to estimate the marginal effects of persistent and transient loneliness on educational achievement to explore the second question. In the sample, 6.8% of the children experienced persistent loneliness and 24.57% transient loneliness. Based on preliminary descriptive results, those reporting persistent loneliness are more often girls (61.8%) and have higher scores on material hardship and child maltreatment scales than those who were never or transiently lonely. Children who never reported loneliness have higher educational achievement compared to those who were transiently or persistently lonely. In conclusion, loneliness may be a prevalent psychosocial risk factor already in childhood with potential long-lasting effects, shaped in part by early-life socio-environmental conditions. Key messages • Childhood loneliness is a prevalent psychosocial risk factor linked to lower educational achievement in young adulthood. • Early interventions addressing socio-environmental and cognitive risks may reduce childhood loneliness and later educational disparities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».