Profiles of teacher–child interaction quality in groups of 3-year-old children in Quebec and France
Notice bibliographique
Résumé
Theory and studies support that educational quality may differ according to socio-political context even in states with similar cultures. Based on a secondary analysis of data, this study aims at identifying latent profiles of adult-child interaction quality in groups of three-year-old children in Quebec's (Canada) early childhood centers and France's kindergarten classrooms using the CLASS Pre-K. This study also aims to explore existing associations between identified profiles, socio-political contexts, and structural characteristics (staff qualifications, ages, group size). Latent profile analyses showed four interaction quality profiles, namely a high-quality profile (HQ), a medium-high-quality profile (MHQ), a medium quality profile (MQ), and a medium-low-quality profile (MLQ). The scores of the three CLASS Pre-K domains associated with identified profiles show a higher average interaction quality in Quebec compared with France, suggesting a more favorable sociocultural context for interaction quality in Quebec. As for characteristics of structural quality, analyses suggest that the group size variable is significantly associated with scores of interaction quality, with the HQ and the MHQ profiles showing a significantly lower group size than the MQ and MLQ profiles. Age is also significantly associated with profiles, exhibiting a general trend of younger participants found in higher quality profiles. Courses of action to enhance French policies 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».