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Enregistrement W2017277955 · doi:10.1177/0272431613495447

Developmental Trajectories of Achievement Goal Orientations During the Middle School Transition

2013· article· en· W2017277955 sur OpenAlexaffabout
Stéphane Duchesne, Catherine F. Ratelle, Bei Feng

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Early Adolescence · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLongitudinal studyDevelopmental psychologyAnxietyGoal orientationDepression (economics)Academic achievementTransition (genetics)Social psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This longitudinal study builds on research addressing changes in achievement goal orientations (AG) across the transition to middle school. We had two objectives. The first was to identify and describe different development trajectories of AG (mastery, performance-approach, and performance-avoidance) from the last year of elementary school (Grade 6) to the third year of middle school (Grade 9, or Secondary 3). The second was to determine whether these trajectories depend on individual dispositions such as anxiety, depression, aggressiveness, and inattention. A sample of 378 French-speaking students from the province of Quebec and their mothers participated in a 4-year longitudinal study. Results showed three trajectories for mastery goals (High, Moderate, and Moderate-declining) and four trajectories for performance-approach (High, Moderate-declining, Low-increasing, and Low) and performance-avoidance goals (High, High-declining, Moderate, and Low-declining). Individual dispositions in the sixth grade predicted trajectory group membership. Results are discussed in light of their implications for the literature on AG and education.

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)0,003
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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