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Enregistrement W4308074411 · doi:10.3389/fpsyg.2022.919870

Gender and contextual variations in self-perceived cognitive competence

2022· article· en· W4308074411 sur OpenAlexafffundabout
Olivia Kuzyk, Alice Gendron, Luz Stella López, William M. Bukowski

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)CognitionPerceptionDevelopmental psychologyAssociation (psychology)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School performance and cognitive competence can be conceptualized as social and relational constructs. Thus, we expect their association to vary as a function of other socially-embedded variables which have proven meaningful in the academic domain. The present study takes a critical theory approach to assess gender-related and contextual variability in the association between peer-assessed school performance and self-perceived cognitive competence. The sample consisted of 719 preadolescents (M age = 9.5 years, range = 9 to 12.5 years) living in lower- and upper-middle-class neighborhoods in Montreal, Canada and Barranquilla, Columbia. Multigroup comparisons revealed that (a) peer-assessed school competence was more strongly associated with self-perceived cognitive competence for upper-middle-class than lower-middle-class participants from Barranquilla, whereas the opposite pattern was observed with Montreal participants, and (b) that the association between communal orientation and self-perceived cognitive competence was stronger for girls than for boys across the sample, especially in the upper-middle-class school in Montreal. These findings highlight the nuanced degree of gender differences in preadolescents' perceived academic competence and emphasize the role of SES in shaping self-perceptions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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