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Enregistrement W2760929212 · doi:10.1177/0272431617735651

Grade Retention at the Transition to Secondary School: Using Propensity Score Matching to Identify Consequences on Psychosocial Adjustment

2017· article· en· W2760929212 sur OpenAlexaff
Cécile Mathys, Marie‐Hélène Véronneau, Aurélie Lecocq

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Early Adolescence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPropensity score matchingGrade retentionPsychologyCompetence (human resources)UnivariateDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicineAcademic achievementMultivariate statisticsSocial psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested whether grade retention at the transition into secondary school had a significant impact on adolescent psychosocial adjustment. A quasi-experimental design was used in which propensity score matching was implemented. Univariate ANCOVAs were subsequently run on a subsample of 181 students enrolled in one typical secondary school in the French-speaking region of Belgium ( M = 12.91 years, 55.8% girls). These analyses revealed that retained students experienced decreases in self-esteem, perceived parental support for competence and involvement in the relationships with their parents, and intrinsic and extrinsic motivation variables. Retained students also failed to show the decrease in delinquent and aggressive behaviors and social withdrawal that was observed in matched promoted students. In sum, grade retention appears to be detrimental to early-adolescence psychosocial adjustment. To decrease rates of grade retention among adolescents, change is needed in parents’, school staff’s, and policymakers’ preconceptions that the practice has overall positive outcomes.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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