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Enregistrement W2035573092 · doi:10.1177/0143034314552345

Knowledge transfer or social competence? A comparison of German and Canadian adolescent students on their socio-motivational relationships in school

2014· article· en· W2035573092 sur OpenAlexaffabout
Frances Hoferichter, Diana Raufelder, Michael Eid, William M. Bukowski

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology International · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanPsychologyCompetence (human resources)Peer groupMathematics educationSocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This cross-national study investigates the perception of the impact of students’ relationships towards teachers and peers on scholastic motivation in a total sample of 1477 seventh and eighth grade German ( N = 1088) and Canadian ( N = 389) secondary school students. By applying Multigroup Confirmatory Latent Class Analysis in Mplus we confirmed four different motivation types: (1) teacher-dependent; (2) peer-dependent; (3) teacher-and-peer-dependent; (4) teacher-and-peer-independent motivation types in Québec, Canada, as they were found in a preliminary study among German students in the state of Brandenburg ( Raufelder, Jagenow, Drury, & Hoferichter, 2013 ). However, across the two samples, the class sizes varied considerable. The largest group among Canadian students was composed of teacher-and-peer-dependent students, followed by teacher-and-peer-independent students, while the largest group among German students was composed of peer-dependent students, followed by teacher-and-peer-independent students. In both settings the teacher-dependent motivation type constituted the smallest group. These results manifest the different impacts of social environmental variables on the motivation of German and Canadian students, having practical implications for school psychologists and educators in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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