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Enregistrement W2155440973 · doi:10.1037/0012-1649.40.4.533

The Effects of Family, School, and Classroom Ecologies on Changes in Children's Social Competence and Emotional and Behavioral Problems in First Grade.

2004· article· en· W2155440973 sur OpenAlexaff
Wendy L. G. Hoglund, Bonnie J. Leadbeater

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorPsychologyDevelopmental psychologyDisadvantageCompetence (human resources)Social competenceInterpersonal communicationPeer acceptanceSocial skillsSocial psychologySocial changePeer group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested the independent and interactive influences of classroom (concentrations of peer prosocial behaviors and victimization), family (household moves, mothers' education), and school (proportion of students receiving income assistance) ecologies on changes in children's social competence (e.g., interpersonal skills, leadership abilities), emotional problems (e.g., anxious, withdrawn behaviors), and behavioral problems (e.g., disruptiveness, aggressiveness) in first grade. Higher classroom concentrations of prosocial behaviors and victimization predicted increases in social competence, and greater school disadvantage predicted decreases. Multiple household moves and greater school disadvantage predicted increases in behavioral problems. Multiple household moves and low levels of mothers' education predicted increases in emotional problems for children in classrooms with few prosocial behaviors. Greater school disadvantage predicted increases in emotional problems for children in classrooms with low prosocial behaviors and high victimization. Policy implications of these findings are considered.

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)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations180
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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