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Enregistrement W2046915130 · doi:10.1080/03055690303270

Motivational Profile and Academic Achievement Among Students Enrolled in Different Schooling Tracks

2003· article· en· W2046915130 sur OpenAlexafffund
Thérèse Bouffard, Nathalie Couture

Notice bibliographique

RevueEducational Studies · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésPsychologySituational ethicsCompetence (human resources)Academic achievementPerceptionMathematics educationPerspective (graphical)Relevance (law)Social psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the contextual perspective, researchers argue that the relevance and weight of motivational variables of students' functioning vary depending on different dimensions related to individual, cultural or situational characteristics. The first objective of this study examined this contention by comparing self-perceptions of competence, learning goals and judgments of usefulness of school subjects as motivational determinants of high school students' commitment and achievement according to their assignment to their learning abilities. The second objective was to compare how these variables related to academic commitment and achievement according to the type of student and two school subjects. Two-hundred-and-twenty-six high school students from a same school participated sixty-one were learning disabled students, 60 were high achievers and 105 were average students. Findings suggest that the relevance of the motivational variables did not vary much across either the type of student or the school subjects. They also support Bandura's view about the primary role of self-perceptions of competence in students' academic commitment and achievement.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations101
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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