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Enregistrement W2890545534 · doi:10.7202/1097273ar

L’utilisation de pairs prosociaux dans les programmes d’intervention auprès des jeunes en difficulté d’adaptation

2023· article· fr· W2890545534 sur OpenAlexaffvenue
Nathalie M. G. Fontaine, Frank Vitaro

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policies and Family
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’intéresse à diverses interventions mettant à profit l’utilisation des pairs prosociaux dans le cadre de programmes visant des jeunes en difficulté d’adaptation d’âge primaire (6 à 12 ans). Les études qui ont eu recours à un protocole de recherche au sein duquel les participants, les classes ou les écoles ont été répartis d’une manière aléatoire sont particulièrement considérées. Des études visant à favoriser l’affiliation à des pairs prosociaux sont aussi examinées. En outre, des variables et des interventions modérant l’influence des pairs déviants sont discutées. L’examen des différentes études recensées montre que dans l’ensemble, les interventions incluant des pairs prosociaux peuvent mener à des effets positifs, quoique souvent modestes, auprès des jeunes en difficulté. Les résultats des différentes études suggèrent généralement que les interventions n’ont pas d’influence négative sur les jeunes ciblés ou sur les pairs prosociaux participant aux interventions. Certains programmes s’avèrent prometteurs, en particulier ceux qui combinent diverses stratégies d’intervention. Des études futures, ayant recours à des protocoles de recherche rigoureux, permettront de développer davantage les connaissances sur les stratégies d’intervention pouvant être efficaces pour intervenir auprès des jeunes en difficulté d’adaptation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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