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Enregistrement W4387092945 · doi:10.7202/1106312ar

Class-wide behaviour management practices reported by pre-and elementary school teachers: Relations with individual and contextual characteristics

2023· article· en· W4387092945 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie‐France Nadeau, Line Massé, Jeanne Lagacé-Leblanc, Claudia Verret, Nancy Gaudreau

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorDimension (graph theory)Variance (accounting)UnivariatePsychologyClassroom managementReinforcementClass (philosophy)Multilevel modelBehavior managementMathematics educationDescriptive statisticsDevelopmental psychologySocial psychologyMathematicsStatisticsComputer scienceMultivariate statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study examined the use of inclusive practices by 1,373 Quebec teachers to promote prosocial behaviour, according to their individual and contextual characteristics. Two questionnaires were used: a sociodemographic and a validated Classroom Behaviour Management Practices Inventory (N = 68 items; 2 dimensions/7 scales α = .70 to .90). Results from descriptive and univariate variance analysis showed that proactive /positive dimension practices (e.g., rules, instructional, reinforcement-based) are used more frequently than reductive dimension practices (e.g., educational consequences), although some of the latter are frequently used. Hierarchical models indicate significant interrelationships with teachers characteristics and the scales of classroom behaviour management practices, but for a small proportion of explained variance.</p>

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)0,002
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,508
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,042 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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