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Enregistrement W2137150966 · doi:10.29173/cjfy6047

Resilience and Educational Pathways: A Longitudinal Analysis of Low Reading Achievers

2008· article· en· W2137150966 sur OpenAlexaffvenueabout
Victor Thiessen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological resilienceReading (process)Resilience (materials science)PsychologyMultinomial logistic regressionOutcome (game theory)Longitudinal studyVariety (cybernetics)Social psychologyDevelopmental psychologySociologyComputer sciencePolitical scienceMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing the first three cycles of the Canadian longitudinal Youth in Transition Survey (YITS), this paper analyses the educational pathways of 6,342 Canadian youth who at age 15 scored below the level considered necessary for effective functioning in a knowledge-based society. The concept of resilience is integrated into a broader sociological framework of acceptance of cultural goals and access to the means for achieving these goals. Within this framework, the multiple effects of two components of resilience on educational outcomes are assessed: a) the availability of social and institutional supports and b) youth’s own attitudes, values and behaviours that enabled some of them to overcome the obstacle associated with their limited reading performance. Multinomial logistic regression was used to show that a variety of possible measures of resilience differentiate between dropping out, completing high school, and participating in postsecondary education. Additionally, some aspects of resilience are more effective for avoiding the worst educational outcome (dropping out) while others appear to facilitate achieving the best outcome (participating in postsecondary education). The paper concludes that resilience is better viewed as a sensitizing than a theoretical concept.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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