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Enregistrement W2340325613 · doi:10.55016/ojs/ajer.v59i2.55667

Recognizing Non-Verbal Social Cues Promotes Social Performance in LD Adolescents

2014· article· en· W2340325613 sur OpenAlexvenueno aff
Alicia Greenbank, Assia Sharon

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyClosenessEmpathyDevelopmental psychologyIntervention (counseling)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research examined whether an educational intervention could enhance the ability of learning disabled (LD) adolescents to recognize non-verbal emotional messages and thus their social functioning. Most LD children have problems recognizing non-verbal cues, particularly emotional ones, and have social difficulties. The study examined the validity of the theory of a link between ability to recognize non-verbal emotional cues and social functioning. According to this theory, the better the ability to recognize non-verbal emotional messages the better the social functioning. An educational intervention was devised to investigate this. The intervention included 12 lessons of 45 minutes each, twice a week for six weeks. The study examined 77 Israeli LD, native Hebrew-speaking adolescents in grades 7-10. The results demonstrated the efficacy of the intervention in enhancing students’ ability to recognize non-verbal emotional messages. Students’ social functioning improved in two social parameters: empathy and social closeness. Students with borderline IQ benefited more from the intervention than students with normal range IQ, and boys benefited more than girls. The study suggests an effective practical tool for promoting social functioning among adolescents with LD. Cette recherche a examiné dans quelle mesure une intervention éducative pouvait augmenter la capacité des adolescents ayant des problèmes d’apprentissage à détecter les messages émotionnels non verbaux et ainsi améliorer leurs comportements sociaux. La plupart des adolescents ayant des problèmes d’apprentissage éprouvent de la difficulté à reconnaitre les messages non verbaux, notamment ceux de nature émotionnelle, et ils manifestent des difficultés sociales. Cette étude a examiné la validité de la théorie selon laquelle il y aurait un lien entre la capacité à détecter les messages émotionnels non verbaux et le fonctionnement sur le plan social. La théorie soutient que mieux on reconnait les messages émotionnels non verbaux, mieux on fonctionne sur le plan social. Pour étudier cette théorie, nous avons conçu une intervention éducative impliquant 12 leçons de 45 minutes chacune, deux fois par semaine pendant six semaines. Cette étude a porté sur 77 adolescents israéliens de langue maternelle hébraïque entre la 7e et la 10e année et ayant des difficultés d’apprentissage. Les résultats démontrent l’efficacité de l’intervention dans l’augmentation de la capacité des élèves de reconnaitre les messages émotionnels non verbaux. Le fonctionnement social des élèves s’est amélioré selon deux paramètres sociaux: l’empathie et la proximité sociale. Les élèves ayant un QI limite ont profité plus de l’intervention que ceux ayant un QI dans la gamme normale, et les garçons ont démontré plus d’amélioration que les filles. Cette recherche propose un outil pratique et efficace visant la promotion du fonctionnement social chez les adolescents ayant des difficultés d’apprentissage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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