FATHERS’ IMPORTANCE IN ADOLESCENTS’ ACADEMIC ACHIEVEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have investigated mothers’ impact on students’ achievement, yet little is known about how various father types impact students’ school performance. This study examines 6 mutually exclusive categories of father type: resident biological fathers, resident stepfathers, resident adoptive fathers, nonresident biological fathers, unknown biological fathers, and deceased fathers. Adolescents’ school performance from seventh through twelfth grade is examined using data from 3 waves of the National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add Health), a nationally representative United States secondary data source. Findings indicate different types of fathers have distinct and independent positive associations with adolescents’ school achievement, after controlling for mother involvement. Adolescents with resident biological fathers had higher school performance than adolescents with nonresident fathers. Adolescents with stepfathers had higher rates of school failure than their peers living with their biological parents. The lowest achievement and the highest risk of school failure and course failure were experienced by those adolescents who did not have a resident father figure and didn’t know the identity of their fathers. Implications include the need to model for the unique influence of father involvement and father type on academic achievement, and the inclusion of unique family contexts in efforts to increase adolescents’ school involvement and integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».