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Enregistrement W2901411874 · doi:10.1016/j.adolescence.2018.11.003

The importance of self‐efficacy and educational aspirations for academic achievement in resource‐limited countries: Evidence from Ghana

2018· article· en· W2901411874 sur OpenAlexafffund
David Ansong, Sarah R. Eisensmith, Moses Okumu, Gina Chowa

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMastercard Foundation
Mots-clésModerationPath analysis (statistics)PsychologyPsychological interventionSelf-efficacyAcademic achievementResource (disambiguation)Causal modelDevelopmental psychologyStructural equation modelingSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Research on the influence of academic self-efficacy and educational aspirations on academic performance is underdeveloped in resource-limited countries. This study replicates and expands on earlier research that investigated a complex network of relationships between academic self-efficacy, educational aspirations, and academic performance. METHODS: Data from 4282 adolescents in Ghana and path analysis were used to test the causal pathways, and path invariance analysis was used to assess the moderation role of gender. Instrumental variable techniques were used to validate the path models. RESULTS: Increase in academic self-efficacy indirectly accounts for improvement in academic performance through the mediational role of educational aspirations. The effects of self-efficacy on educational aspirations, and educational aspirations were stronger for boys than for girls. CONCLUSIONS: These findings suggest that in resource-limited countries where the financial burden of schooling tends to be a demotivating factor, interventions that target adolescents' academic self-efficacy may be an effective means to boost educational aspirations and academic performance. Interventions should be tailored to meet the needs of all students so that all children can think of school as an important part of their lives and aspire to achieve, now and in the future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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