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Enregistrement W4212925510 · doi:10.1002/pits.22677

A remediation measure as an alternative to grade retention: A study on achievement motivation

2022· article· en· W4212925510 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Smith, Stéphane Paquin, Jérôme St‐Amand, Cara A. Singh, Daniel Moreau, Julie Bergeron, Mylène Leroux

Notice bibliographique

RevuePsychology in the Schools · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyExpectancy theoryCompetence (human resources)Grade retentionAcademic achievementDevelopmental psychologySocial psychologyPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the effects of an alternative approach to grade retention, known as a “remediation measure.” This measure was tested in 2010–2011 in two high schools in Quebec (Canada) and its effects on students' achievement motivation were analyzed. Specifically, the evolution of general and domain‐specific expectancy and value perceptions of 74 students who failed Grade 8 and experienced this measure ( M age = 14.81 years) were compared with those of 42 same‐age peers ( M age = 14.84 years) who graduated to Grade 9. This evolution was also examined as a function of teachers' support and friends' school attitudes. This measure appeared to have a favorable effect on competence beliefs, in general, and in French. However, the results did not reveal any moderating effects of teacher support and friends' school attitudes. Findings are discussed in light of research evidence concerning the role of social influence on achievement motivation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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