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Enregistrement W4377084486 · doi:10.7202/1097677ar

Quels sont les paramètres qui peuvent influencer l’efficacité des programmes d’entraînement aux habiletés sociales auprès d’enfants agressifs ?

2023· article· fr· W4377084486 sur OpenAlexaffvenue
Rachel Boisjoli, Frank Vitaro

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les programmes d’entraînement aux habiletés sociales chez les enfants agressifs sont largement utilisés dans le cadre de programmes de prévention visant à contrer les risques de violence, de délinquance et de décrochage scolaire. L’efficacité de ces programmes est toutefois très variable. Ce texte passe en revue les paramètres susceptibles de favoriser ou de freiner les effets de ces programmes. Ceux-ci sont considérés comme des variables potentiellement modératrices pouvant affecter à la hausse ou à la baisse l’impact des programmes d’entraînement aux habiletés sociales. Certains paramètres se rapportent aux caractéristiques des participants ou aux caractéristiques de leur milieu de vie, alors que d’autres sont liés à l’intervention même. La conclusion fait ressortir l’importance de l’étude de ces variables afin d’améliorer les programmes d’entraînement aux habiletés sociales.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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