Associations of Peer and Student-Teacher Relations to Well-Being in Middle School Students
Notice bibliographique
Résumé
Early adolescence is a critical period marked by significant social, emotional, and cognitive changes, alongside growing concerns about mental health and well-being, highlighting the need for effective support systems. Supportive student-teacher relationships and peer acceptance are essential for early adolescent development and well-being. However, much of the existing research examines these relationships separately or fails to consider both perspectives simultaneously. The current study examined the alignment between students’ ratings of teacher supportiveness and teachers’ ratings of relationship closeness. It also explored the combined contributions of student-teacher and peer relationships to students’ overall well-being. Data were collected from 252 6th and 7th-grade students from 15 middle school classrooms in a large urban public school district in Western Canada. Measures included students’ reports of their well-being and ratings of supportive student-teacher relationships, teachers’ ratings of close student-teacher relationships, and peer nominations of peer acceptance. Results from multi-level modeling showed that students’ ratings of supportiveness significantly predicted teachers’ ratings of closeness, though this explained a small portion of the variance. Notably, although teachers’ ratings did predict student well-being, students’ ratings of a supportive relationship were the strongest predictor of well-being. Additionally, girls and those identifying outside the binary reporting lower well-being. These results together shed light on the importance of students’ subjective experience and the importance of supportive student-teacher relationships through an ecological, strengths-based lens. Limitations, future directions, and educational applications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».