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Enregistrement W3036555169 · doi:10.1037/edu0000484

Social contagion and high school dropout: The role of friends, romantic partners, and siblings.

2020· article· en· W3036555169 sur OpenAlexafffundabout
Véronique Dupéré, Éric Dion, Stéphane Cantin, Isabelle Archambault, Éric Lacourse

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyDropout (neural networks)Developmental psychologySchool dropoutRomanceFriendshipEmotional contagionSocial psychologyInterpersonal relationshipPsychoanalysisSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social contagion theories suggest that adolescents in relationships with same-age high school dropouts should be at a greater risk of dropping out themselves. Yet, few studies have examined this premise, and none have considered all potentially influential same-age intimates, focusing instead on only either friends or siblings. Moreover, a key influence in adolescents’ social worlds, romantic partners, has been ignored. The goal of this study was to provide a comprehensive view of dropout contagion by considering occurrences of dropout among friends, siblings, and romantic partners. Data came from a sample of Canadian adolescents (N = 545) comprising one third of high school dropouts; a second third of carefully matched at-risk but persevering schoolmates; and a last third of average, not-at-risk students. As predicted, adolescents were at greater risk of dropping out when a member of their network had recently left school (i.e., in the past year, OR = 3.11; 95% CI [1.78, 6.27]), with independent associations of nontrivial sizes for occurrences of dropout among friends, romantic partners, and siblings (ORs between 1.97 [95% CI 1.25, 3.41] and 3.12 [95% CI 1.23, 11.0]). Moreover, adolescents seemed particularly at risk of quitting school (OR = 4.88; 95% CI [2.54, 12.5]) when their networks included more than one type of same-age intimate (e.g., a friend and a sibling) who had recently dropped out. Findings suggest that social contagion of dropout is a pervasive phenomenon in low-income schools and that prevention programs should target adolescents with same-age intimates who have recently left school.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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