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Enregistrement W4377084419 · doi:10.7202/1097197ar

L’engagement scolaire des garçons et des filles : une analyse comparative des résultats de recherches empiriques

2023· article· fr· W4377084419 sur OpenAlexaffvenue
Isabelle Archambault, Michel Janosz

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recension des écrits propose une étude comparative de l’engagement comportemental, affectif et cognitif des garçons et des filles à l’école. À partir de plus d’une centaine d’articles et de chapitres de livres recensés dans différentes bases de données (psychINFO, ERIC, Medline, Social work abstract), cet article vise d’abord à définir la notion d’engagement scolaire ainsi que les différentes dimensions qui la composent. Ensuite, il sera question de dresser un portrait des différences de genre documentées dans l’étude empirique du phénomène. À travers les écrits, le portrait de l’engagement scolaire apparaît relativement congruent d’une étude à l’autre et beaucoup plus positif pour les filles que pour les garçons. Le portrait moins reluisant des garçons, surtout ceux issus de milieux défavorisés, demeure toutefois difficile à interpréter. Considérant que le désengagement peut entraîner le désinvestissement progressif des élèves à l’école et, à plus long terme, mener au décrochage scolaire, il convient de prendre très aux sérieux les différences de genre observées, surtout en ce qui a trait à l’apprentissage de la lecture et de l’écriture. Cette recension propose plusieurs pistes de réflexion et insiste sur l’importance d’étudier l’engagement scolaire des garçons et des filles à partir de devis longitudinaux rigoureux, en s’intéressant à l’étude des continuités et discontinuités du développement au cours de la petite enfance, de l’enfance et de l’adolescence.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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