1. 英文论文推荐理由，教育学JCR Q1 IF 9.5  Top期刊（全文请自己下载或私信获取）

Does adult-child co-use during digital media use improve children's learning aged 0–6 years? A systematic review with meta-analysis

Educational Research Review

Volume 44, August 2024, 100614

Gemma Taylor, et al.

Abstract. Young children spend a significant and increasing amount of time using digital media. Thus, a clear understanding of how best to support children’s learning from digital media is important. A specific recommendation by some professional bodies is that parental co-use should be applied to scaffold children’s learning from digital media. The aim of this meta-analysis was to assess the association between adult-child co-use on 0–6-year-old children’s learning from digital media. The analysis was conducted using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. We identified 17 studies investigating typically developing 0–6-year-old children’s learning outcomes from digital media use with an adult for inclusion in this meta-analysis. We extracted 100 effect sizes (Ntotal = 1288) from studies published between 1977 and 2022. Our meta-analysis found a small positive association of adult-child co-use on children’s learning from digital med.

2. 大数据能力影响因素及效用：基于元分析的研究

南开管理评论 (C 刊)

马鸿佳 肖 彬 王春蕾

摘要：随着数字技术的发展，与大数据能力相关的研究议题已经成为企业数字化转型和数字创业领域的重要研究方向，得到学者们的广泛关注。但现有文献的实证结果存在不一致的问题，本文对涵盖 24 个不同国家和地区的 107 篇实证研究文献、47371 个独立样本进行元分析研究，归纳和识别大数据能力的影响因素及其效用，并进一步探究影响异质性的调节变量。研究发现 ：（1）动态能力理论和资源基础观是大数据能力在实证研究中最为常用的理论，企业数字化转型与数字创业是大数据能力的重点研究对象。（2）显著影响大数据能力的因素包括技术、组织、环境 3 个类别的 18 个前因变量 ；大数据能力显著影响了战略行为、能力、结果三个方面的 8个结果变量。（3）与大数据能力高度相关的前因有 IT 能力、组织变革准备、感知收益、外部支持，与大数据能力高度相关的结果包括创新、决策质量、知识管理、组织能力。（4）通过亚组分析发现，大数据能力维度、不确定性规避文化和国家经济体是有效降低变量间异质性的重要变量，共有 17 组变量的异质性得到了有效降低，7 组变量异质性尚无法得到有效解决。研究结果对未来深化纵向研究和情境化研究具有启发意义，对企业构建和应用大数据能力具有实践意义。

3. 学习网站和视频推荐

B站 十分钟学会社科类元分析（总体流程教学）

Comprehensive Meta -analysis官网及学习资料

https://zh.meta-analysis.com/pages/teaching

相关概念：

元分析（meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

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