The Relationship Between Pre-School Children's Social Skills and Interactions with the Adults in the Neighborhood
Bibliographic record
Abstract
ÖzetBu çalışmada okul öncesi eğitim kurumuna devam eden çocukların sosyal beceri düzeylerine, aile bireyleri ve okul öncesi eğitim kurumu çalışanları arasındaki sosyal etkileşimlerinin etkisini incelemek amaçlanmıştır.Çalışma grubunu, okul öncesi eğitim kurumuna devam eden ve öğretmenleri tarafından sosyal beceri düzeyi yüksek (n=10) ve düşük (n=10) olarak sınıflandırılan 20 çocuk oluşturmuştur.Nitel araştırma modelinde yapılan çalışmada, veri toplamak için katılımcı olmayan gözlem yönteminden yararlanılmıştır.Çocuklar, aile bireylerinin kendilerini okula bırakma ve alma zamanı olmak üzere iki farklı zaman diliminde ve iki farklı araştırmacı tarafından gözlenmiştir.Araştırma verileri betimsel analiz yöntemiyle analiz edilmiş, gözlem sonuçları verilmiş ve elde edilen bulgular literatür ışığında yorumlanmıştır.Araştırma sonucunda; sosyal becerileri yeterli olan okul öncesi çocukların çocuk-ebeveyn, çocuk-okul personeli, ebeveyn-okul personeli sözel ve davranışsal etkileşimlerinin, sosyal becerileri yaşıtlarından geri olanlara göre daha fazla olduğu dikkat çekmiştir.Okul öncesi çocukların sosyal becerilerinin gelişmesinde yakın çevresini oluşturan yetişkinlerin model olmasının önemli bir etkiye sahip olduğu vurgulanmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".