The Development of the French Version of the Psychological Sense of School Membership (PSSM) Questionnaire: An Analysis of its Structure, Properties and Potential for Research with at-risk Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. As it plays an important role in students' adjustment, and positively impacts their motivation and academic success, school belonging seems to be a pivotal determinant of the overall quality of a school experience. However, measuring such a belonging and estimating its contribution to the overall quality of school adjustment remain a challenge for the scientific community. Method. Thus, the French version of the Psychological Sense of School Membership (PSSM) questionnaire was tested to determine its latent structure, validity, and capacity to predict dropout among at-risk students. In Study 1, the French version of the PSSM scale was thoroughly analyzed for validity while performing exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and multigroup confirmatory factor analysis on self-reported data provided by a sample of high school students. In study 2, answers of a particular sample of at-risk students were carefully analyzed with ANOVAS to determine the potential of the PSSM to predict high school dropout. Results. The exploratory factor analysis and the confirmatory factor analysis revealed four predominant dimensions: (1) teacher-student relationships; (2) peers' relationships; (3) sense of acceptance; and (4) sense of attachment, while the multigroup confirmatory factor analysis revealed the PSSM to be partially invariant with regards to the gender of the participants. In Study 2, we found that the PSSM can be used as a tool to help identify students who are at risk of dropping out of school. Conclusion. Strategies to develop students' school belonging are discussed.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».