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Enregistrement W1970982306 · doi:10.1046/j.1365-2788.2003.00452.x

Mastery motivation in young children with Down's syndrome: relations with cognitive and adaptive competence

2003· article· en· W1970982306 sur OpenAlexaff
Alison Niccols, Leslie Atkinson, Debra Pepler

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthYork UniversityUniversity of TorontoMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)Developmental psychologyCognitionIntrinsic motivationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior research on relations between motivation and competence have focused on cognitive competence, despite theoretical predictions that mastery motivation spurs behaviour that is effective in meeting the demands of one's environment, i.e. adaptive competence. Issues of adaptive competence are especially relevant for children with developmental delay since functional independence is an important long-term goal for these children. METHODS: In the present study, mastery motivation was examined in relation to both cognitive and adaptive competence in 5-year-old children with Down's syndrome (n = 41). RESULTS: Scores on mastery task and parent-report measures of mastery motivation were generally low, but positively related to scores on standardized measures of cognitive competence and adaptive competence. CONCLUSIONS: This is the first study of motivation-competence relations in pre-school-age children. The findings have implications for both developmental theory and early intervention efforts, and the authors hope that they will serve as a stimulus for future research on cross-domain relationships in atypical populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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