Pilot testing a causal model that includes clusters of parent, child, teacher, and classroon variables, to explore the mechanisms underlying class size effects
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore the mechanisms underlying the effects of class size at the kindergarten level. The study began with the development of a systems-based, causal model that included clusters of parent, child, teacher, and classroom variables derived from the literature. Multiple Regressions were then used to test the 'fit' between the data collected for the study and the causal model. Data were provided by 9 kindergarten teachers from 16 classrooms in southern Ontario, 117 of their students (53.8% females), and their parents. Instruments used to collect data included teacher and parent questionnaires, the Early Childhood Environmental Rating Scale-Revised (Harms, Clifford, Cryer, 1998), Form L M of the Peabody Picture Vocabulary Test-Revised (Dunn Dunn, 1981), and the transcribed responses to the statement, "tell me about kindergarten from the time you arrive at school till the time you leave" (Pelletier, 1999). The results showed that there was a better fit between the data and the paths in the causal model flowing from the clusters of teacher and classroom variables as compared to the parent and child variables. Results also illustrated the pervasive nature of class size effects. Not only did class size explain some variance in a number of variables contained within the causal model as predicted, class size subsequently interacted with those same variables to modify other variables. This trajectory of interactions suggests that class size effects are cumulative. Moreover, class size effects were found to be modified by other variables in the model. Given the small sample size, findings from the study should be regarded as a preliminary test of the proposed model.
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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 | 0,028 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».