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Enregistrement W4386584469 · doi:10.1080/28324765.2023.2255040

Autonomy support for the academic goal pursuit and subjective well-being of students with disabilities

2023· article· en· W4386584469 sur OpenAlexafffund
Élodie C. Audet, Pascale Dubois, Shelby L. Levine, Richard Koestner

Notice bibliographique

RevueCogent Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFlourishingAutonomyPsychologyCompetence (human resources)FeelingSelf-determination theoryWell-beingSocial psychologyGoal pursuitSubjective well-beingActive listeningApplied psychologyHappinessPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students with disabilities often face greater challenges flourishing in postsecondary academic settings and achieving academic goals than their peers. Over an academic semester, 234 university students with registered disabilities (75.60% female, Mage = 22.30) were recruited to participate in a three-wave, longitudinal study. The present research utilized a Self-Determination Theory framework to examine how perceiving autonomy support (i.e., listening, providing choices and options) from close others related to psychological need satisfaction (i.e., feelings of autonomy, competence, and relatedness), progress on academic goals, and subjective well-being. Specifically, the results suggest that autonomy support was significantly related to psychological need satisfaction, goal progress, and subjective well-being. Results also suggest the relation of autonomy support to subjective well-being was mediated by psychological need satisfaction and goal progress. The findings have broader implications regarding the academic success and well-being of students with disabilities and aid in understanding how close others can provide meaningful support despite the difficulties encountered. Practical ramifications and directions for future research are discussed.

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 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,512

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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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