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Enregistrement W3105434297 · doi:10.3233/wor-203310

School quality of life: Cross-national comparison of students’ perspectives

2020· article· en· W3105434297 sur OpenAlexaffabout
Asnat Bar-Haim Erez, Stefan Kuhle, Jessie‐Lee D. McIsaac, Naomi Weintraub

Notice bibliographique

RevueWork · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialAffect (linguistics)Quality of life (healthcare)PsychologyPerceptionMedical educationQuality (philosophy)GerontologyMedicineClinical psychologyDevelopmental psychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cross-national comparisons of students' school quality of life (QoL) can support our understanding of factors that may affect students' health and well-being at school. OBJECTIVE: To compare Canadian and Israeli students' perception of their school QoL. METHODS: The Quality of Life at School Questionnaire (QoLS) was administered to 1231 students in 4th to 6th grades from Canada (n = 629) and Israel (n = 602), measuring: Physical Environment, Positive Attitudes, Student-Teacher Relationship, and Psychosocial. RESULTS: The Canadian students scored significantly higher than the Israeli students on all domains. The two-way ANOVA did not show a statistically significant interaction between country and gender nor age. However, within each country, girls and 4th grade students reported higher overall QoLS. CONCLUSIONS: This study lends support for the universal aspects of perceived QoL at school. This information may serve clinicians and educators in setting goals and developing programs to enhance students' school QOL.

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)0,002
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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