پیشبینی سازگاری اجتماعی براساس باورهای فراشناختی، ناگویی هیجانی و همدلی در دانشآموزان دچار اختلال یادگیری ویژه
Notice bibliographique
Résumé
Students with specific learning disorder have adaptation problems due to lack of favorable social relationships and numerous academic problems. Therefore, the present study was conducted with the aim of predicting social adjustment based on metacognitive beliefs, alexithymia and empathy in students with special learning disabilities. In this descriptive and correlational study, 116 student were selected as a purposeful sample from all male and female students aged 10 to 14 years with specific learning disorder in Tabriz in 2019- 2020. Bell Social Adjustment Questionnaire, Wells Metacognitive Beliefs Questionnaire, Toronto Alexithymia Scale and Jolliffe & Farrington Empathy Scale were used to collect data. Data were analyzed by Pearson test and regression analysis. The results showed that social adjustment of students with specific learning disabilities had a positive and significant relationship and empathy and with metacognitive beliefs and alexithymia had a negative and significant relationship (p> 0.01). Metacognitive beliefs, alexithymia and empathy predicted 58% of the variance of social adjustment scores in students with specific learning disabilities (P <0.01). Considering the adverse consequences of learning disability and its widespread effects on the child's individual and social life, it is suggested that programs be implemented to promote appropriate metacognitive emotions and beliefs and to develop empathy among students with learning disabilities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».