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Enregistrement W4402984154 · doi:10.1016/j.jsp.2024.101365

Externalizing behaviors and student engagement: Exploring the protective role of parental involvement in school using latent moderated structural equation modeling

2024· article· en· W4402984154 sur OpenAlexaffabout
Julie Goulet, Isabelle Archambault, Élizabeth Olivier, Julien Morizot

Notice bibliographique

RevueJournal of School Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyStructural equation modelingStudent engagementDevelopmental psychologySocial psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students presenting externalizing behaviors often exhibit reduced levels of student engagement, posing academic and well-being challenges. Among potential protective factors, the role of parental involvement in school is relatively unexplored. The objective of this study was to examine whether parental involvement could mitigate lower levels of engagement among these students. Data were collected from 742 Canadian elementary students at the beginning and the end of the school year. Latent moderated structural equation modeling was employed to assess the moderating role of four dimensions of parental involvement (i.e., expectations, communication, homework support, and school-based involvement) on behavioral, cognitive, and affective engagement. Results indicated that externalizing behaviors were negatively associated with behavioral engagement only when parental expectations were low (b = -0.394, p = .035) and with cognitive engagement only when homework support was low (b = -0.383, p < .001). These findings suggest the importance of promoting parental involvement, especially among students who exhibit high levels of externalizing behaviors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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