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Enregistrement W4200475152 · doi:10.1177/07342829211055342

The Utility of Brief Mattering Subscales for Adolescents: Associations with Learning Motivations, Achievement, Executive Function, Hope, Loneliness, and Risk Behavior

2021· article· en· W4200475152 sur OpenAlexaff
Cheryl L. Somers, Stefanie Gill-Scalcucci, Gordon L. Flett, Taryn Nepon

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLonelinessDevelopmental psychologyAcademic achievementClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examined the feasibility of adapting an existing measure to create a brief mattering measure suitable for use with adolescents. We then evaluated this brief measure by testing the hypothesis that mattering in adolescents is associated broadly with positive achievement outcomes and associated motivational orientations and behavioral tendencies. A sample of 206 high school students completed a slightly modified version of the Mattering Index, the Pattern of Adaptive Learning Scales, and a measure of executive function. School grades, school risk behavior, and social risk behavior were also assessed. Participants also completed measures of hope and loneliness. Psychometric analyses resulted in two brief four-item mattering subscales tapping a) general mattering and b) mattering by giving value to others. Correlational and regression analyses established that both mattering factors were associated with a positive academic orientation and higher grades. Mattering was also associated with less risk behavior, lower levels of loneliness, and higher levels of hope. Gender differences were found in terms of levels of mattering and the correlates of mattering. The findings are discussed in terms of how a focus on the promotion of mattering should contribute to an adaptive academic orientation, enhanced self-regulation, and the capacity to be adaptable and resilient.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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