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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 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)0,006
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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