Teacher Behaviors Toward Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Predict Peers' Initial Liking and Disliking Impressions in a Summer Camp Setting
Notice bibliographique
Résumé
Psychological studies traditionally focus on problem behaviors and clinical diagnoses of children to explain their liking and disliking by peers. Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD), in particular, often display problem behaviors resulting in their social impairment. However, adults' behaviors toward a child are an understudied factor that may also affect the impressions that peers form about that child. Participants were 137 previously unacquainted children ages 6.8–9.8 (24 with ADHD and 113 typically developing children) in a 2-week summer day program, along with their camp teachers. Data were analyzed via longitudinal social network analyses that controlled for children's ADHD diagnostic status and disruptive and internalizing behaviors. Results suggested that camp teachers' observed highlighting of children's personal strengths predicted these children receiving more liking nominations from peers and, for children with ADHD, fewer disliking nominations over the course of camp. Camp teachers' highlighting of behavioral compliance was not associated with peers' impressions of children. Camp teachers' public correction of children predicted these children's receipt of fewer liking nominations, among children with low disruptive behavior. Camp teachers' discreet corrections did not show this effect. Specific adult behaviors toward children, when displayed in front of peers, may influence peers' liking and disliking impressions.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».