Une analyse picoéconomique de l’attention à la tâched’écoliers et de l’attention de l’enseignant
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de la picoéconomie, la contrainte exercée par un programme de renforcement est considérée comme le prix nécessaire à l’obtention d’un bien (Ainslie, 1992). L’allocation des réponses d’un sujet res-pecte alors la loi de la demande (Green et Kagel, 1987). La présente étude vise à illustrer l’intégration de la picoéconomie dans un contexte scolaire de salle de classe. Elle porte sur une analyse descriptive des relations entre le taux d’attention de trois écoliers d’une école primaire et différentes formes d’attention qu’ils obtiennent de leur enseignant. Ces relations sont analysées suivant trois programmes de renforcement, soit un programme à proportion variable, un programme à intervalle variable et un programme concurrent. L’étude vise à établir le type de contingences qui prédit le mieux le taux d’attention des écoliers en fonc-tion d’une perspective moléculaire (séquences comportement-conséquence de 5 minutes), locale (séquences de 10 minutes) ou molaire (moyenne quotidienne). Les résultats de cette étude de cas suggèrent qu’une analyse moléculaire permet une meilleure prédiction des comportements des enfants. En revanche, la loi de l’appariement est le meilleur prédicteur du taux d’attention des écoliers autant sur le plan moléculaire que molaire. Ces résultats sont abordés selon le modèle picoéconomique d’Ainslie (1992). Enfin, il est relevé que l’analyse quantitative des relations entre comportement et conséquence en termes de programme de renforcement telle que réalisée dans la présente étude est totalement négligée par les auteurs qui s’intéressent à l’analyse descriptive et fonctionnelle du comportement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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