A meta‐analysis of the association between teacher support and school engagement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract School engagement is a multidimensional concept describing how students behave, feel, and think. Previous meta‐analyses suggest that school engagement may be underpinned by specific aspects of teacher support. However, given that school engagement is also multifaceted, it is important to examine how each aspect of school engagement is related to different aspects of teacher support. Thus, a meta‐analysis was conducted to ascertain the magnitude of the association between different domains of teacher support and various dimensions of school engagement. We also considered the moderating roles of study (e.g., study design) and sample characteristics (e.g., school level). Of the 1249 studies identified from three databases, 141 studies (i.e., 525,129 students) met the inclusion criteria. Results indicated that teacher support was positively associated with school engagement, but the magnitude of this association differed depending on which aspects of teacher support and school engagement were examined. Significant moderating effects were evident for sample language discrepancy (i.e., discrepancy between the language spoken by the student at home and in school), school level, sex, study design, and informants. Current findings emphasize a need to adopt a comprehensive approach when examining teacher support and school engagement. Findings also suggest the importance of fostering an emotionally supportive school context to promote school engagement among students. Implications for educational research and practice are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».