School Engagement as Predictors of Academic Achievement of the Left-Behind Children in Henan Province, China
Notice bibliographique
Résumé
With the expansion of industrialisation and rapid development of economy in China, migration of the rural population to the urban areas in seek of employment has resulted in changes in the family structure and increased number of left-behind children (LBC) in China. Numerous studies on LBC have concluded the critical issues among the children related to their overall well- being and their performance at school. The current study aimed to investigate the impact of emotional, cognitive and behavioural engagement of the LBC on the academic achievement of the left behind children. Quantitative research method was used and the sample were 186 left- behind children in Henan Province, China. To measure school engagement, the instrument developed by Finlay (2006) was used. Correlation and hierarchical multiple regression analyses were conducted to examine the relationship between the various predictors and academic achievement. The findings concluded that emotional, cognitive and behavioural engagement of the LBC at school were significantly correlated with academic achievement. The hierarchical regression findings concluded that emotional engagement (β= .268; t= 3.593, p<0.000, cognitive engagement (β= .245; t= 3.284, p<0.000 and care takers (β= .132; t= 2.009, p<0.05) were significant predictors of academic achievement of the LBC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».