Teachers' behaviour and children's academic achievement: Evidence of gene–environment interactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children's academic achievement is considerably influenced by genetic factors, which rarely operate independently of environmental influences such as teachers' behaviour. Praise and punitive discipline are commonly used management strategies by teachers. However, their effects on the genetic expression of children's academic achievement are still unclear. AIMS: This study examined potential gene-environment interactions in the associations between children's estimated genetic disposition for academic achievement and teachers' use of praise and punitive discipline in predicting academic achievement. SAMPLE: The participants were 165 twin pairs in sixth grade (M = 12.1 years). METHODS: Teachers reported on children's academic achievement, as well as on their own behaviour. RESULTS: Multilevel regression analyses showed significant interactions between children's estimated genetic disposition for academic achievement and teachers' use of praise and punitive discipline, respectively, in predicting academic achievement. These interactions indicated an enhancement process, suggesting that genetically advantaged children are those most likely to benefit from regular praise and infrequent punishments from their teacher. Moreover, genetically advantaged children were not more (nor less) likely to receive praise or punishments than other students. However, students from underprivileged backgrounds were less likely to receive praise from their teachers. CONCLUSIONS: The results emphasize the importance of teachers' regular use of praise and infrequent punitive discipline to help genetically advantaged children reach their full potential. Future studies should investigate other protective factors of the school environment that might reduce the role of genetic influences that undermine disadvantaged youth's academic achievement.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».