Motivation, engagement, and social climate: An international study of boarding schools.
Notice bibliographique
Résumé
Most educational climate research is conducted among (day school) students who spend the bulk of their young lives outside of school, potentially limiting the amount of climate variance that can be captured. Boarding school students, on the other hand, spend much of their lives at school and thus offer a potentially unique perspective on educational climate. The present study comprises an international sample (United States, Canada, United Kingdom, and Australia) of 3,274 high school students from 121 boarding houses nested under 21 schools. The study is a multilevel one that explores variance in boarding house motivation, engagement, and social climate at multiple levels of a nested educational structure: student, boarding house, and school. Once sociodemographic, prior achievement, personality, and boarding characteristics were entered as covariates, findings showed that on all climate measures there is greater variation from student-to-student than there is from house-to-house or school-to-school. Interestingly, house climate ratings tended to vary more from school-to-school, than from house-to-house. Of the covariates, gender, personality, and time spent in boarding school predicted numerous motivation, engagement, and social climate factors. Overall, findings suggest that boarding house climate is very much in the eye of the individual boarder. (PsycINFO Database Record (c) 2016 APA, all rights reserved)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».