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Enregistrement W3107866254 · doi:10.1177/0829573520972558

Teacher-Student Relationships and High School Drop-out: Applying a Working Alliance Framework

2020· article· en· W3107866254 sur OpenAlexafffund
Rick Nelson Noble, Nancy L. Heath, Amanda Krause, Maria Rogers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAllianceConceptualizationPsychologyConstruct (python library)Student engagementDrop outPedagogyMathematics educationMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships with teachers are a central component of a student’s school environment, and have been shown to be related to school engagement and persistence in secondary school. Working alliance is a conceptualization of professional relationships that emphasizes not only the emotional bond between a professional and their client, but also their collaboration on the goals and tasks of their work together. While this theory has garnered considerable support in the fields of counseling and healthcare, working alliance has only recently begun to be investigated in an education setting. The present study sought to investigate working alliance between students and teachers as a broader framework for relationships in a high school setting. Specifically, the primary objective was to examine the use of the working alliance framework in teacher-student relationships to predict risk of high school student drop-out. A series of multiple regressions was used to test this objective. Results demonstrated that student-rated school working alliance predicted risk of drop-out, and that the relationship was partially mediated by student engagement. These results provide evidence for the validity of the construct of working alliance as a useful conceptualization for teacher-student relationships, and enhance our understanding of working alliance in a secondary school setting. Implications for educators and practitioners are discussed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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