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Enregistrement W2010547170 · doi:10.1037/a0035831

The contribution of adolescent effortful control to early adult educational attainment.

2014· article· en· W2010547170 sur OpenAlexaff
Marie‐Hélène Véronneau, Kristina Hiatt Racer, Gregory M. Fosco, Thomas J. Dishion

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyEducational attainmentAcademic achievementCompetence (human resources)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effortful control has been proposed as a set of neurocognitive competencies that is relevant to self-regulation and educational attainment (Posner & Rothbart, 2007). This study tested the hypothesis that a multiagent report of adolescents' effortful control (age 17) would be predictive of academic persistence and educational attainment (age 23-25), after controlling for other established predictors (family factors, problem behavior, grade point average, and substance use). Participants were 997 students recruited in 6th grade from 3 urban public middle schools (53% males; 42.4% European American; 29.2% African American). Consistent with the hypothesis, the unique association of effortful control with future educational attainment was comparable in strength to that of parental education and students' past grade point average, suggesting that effortful control contributes to this outcome above and beyond well-established predictors. Path coefficients were equivalent across gender and ethnicity (European Americans and African Americans). Effortful control appears to be a core feature of the self-regulatory competencies associated with achievement of educational success in early adulthood. These findings suggest that the promotion of self-regulation in general and effortful control in particular may be an important focus not only for resilience to stress and avoidance of problem behavior, but also for growth in academic competence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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