L’évaluation du concept de soi chez les enfants du préscolaire
Bibliographic record
Abstract
Le présent article s’intéresse à l’évaluation du concept de soi des jeunes enfants fréquentant les classes du préscolaire. Il propose une analyse psychométrique de trois instruments de mesure du concept de soi, soit le Puppet Interview (Verschueren, Marcoen,et Schoefs, 1996), le Pictorial Self-Evaluation Scale (Verschueren et Marcoen, 1993; Verschueren et al., 1996) et une version adaptée par Marsh, Craven, et Debus (1991) du Self-Description Questionnaire-I. Pour chaque instrument, il présente une analyse factorielle, ainsi que le calcul de la cohérence interne et de l’indice de fiabilité test- retest. De plus, puisque le Puppet Interview permet une classification des enfants au sein de quatre catégories de concepts de soi, il inclut une comparaison des distributions obtenues par cette étude à celle obtenue par Verschueren et al. (1996). Pour le Puppet Interview, les résultats indiquent que la cohérence interne, la fiabilité test-retest et la cohérence de la classification sont faibles. De plus, l’analyse factorielle ne confirme pas la structure proposée par Verschueren et al. (1996). Cependant, le Pictorial Self Evaluation Scale et le Self-Description Questionnaire-I démontrent une fiabilité et une cohérence interne satisfaisantes. La structure factorielle du Pictorial Self-Evaluation Scale demeure unifactorielle comme l’avaient prévu Verschueren et al. (1996). Cependant, l’échelle du concept de soi global du Self-Description Questionnaire-I inclurait deux facteurs au lieu d’être unidimensionnelle comme le prévoyaient Marsh et al. (1991).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".