Le sentiment de compétence : modérateur du lien entre le QI et le rendement scolaire en mathématiques
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude a pour but de vérifier si le QI et le sentiment de compétence interagissent \nlorsque l’élève doit performer à l’école et si, en l’occurrence, cette interaction \nest à son tour modérée par l’âge et le sexe des participants. Afin de vérifier ces hypothèses, \nles variables suivantes ont été étudiées chez 928 élèves de souche francocanadienne \nfréquentant des écoles montréalaises de niveau secondaire : la moyenne \nen mathématiques, le QI, le sentiment de compétence en mathématiques, l’âge, le sexe \net le statut socioéconomique. Tel que prévu, le QI et le sentiment de compétence en \nmathématiques corrèlent de façon positive et significative avec la moyenne en \nmathématiques de l’élève. Les analyses montrent également une interaction significative \nentre le QI et le sentiment de compétence. Une fois décomposée, cette interaction \nindique que chez les élèves qui ont un sentiment de compétence élevé, la valeur \nprédictive du QI est plus élevée, alors que la relation entre le QI et la performance ne \nchange pas de façon significative chez les élèves qui présentent un faible sentiment de \ncompétence. Enfin, ni l’âge ni le sexe de l’élève n’influencent l’interaction entre le QI \net le rendement scolaire, pas plus qu’ils ne sont corrélés avec le rendement scolaire. \nLes implications cliniques de cette recherche sont discutées.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».