Liens entre défavorisation extrême chez des enfants à la maternelle et engagement en classe en 3e année du primaire
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude est de vérifier s’il existe un lien entre les conditions de défavorisation extrême associées à la pauvreté familiale telles que vécues par l’enfant en maternelle et son engagement en classe en 3e année du primaire. Pour ce faire, nous avons analysé des données portant sur un groupe de 341 enfants provenant des régions les plus défavorisées de Montréal à partir des observations rapportées par leur enseignant. Plusieurs régressions multiples ont permis de mettre en évidence des indicateurs sur l’engagement en classe, soit la concentration, la persistance et l’autonomie des participants avec quatre indicateurs liés à la défavorisation extrême soit la faim, les retards à l’école, l’habillement inadéquat et les signes de fatigue. Les résultats de cette étude ont montré que chacun de ces indicateurs pouvait indépendamment contribuer à l’engagement en classe, mais, que deux indicateurs ont un pouvoir prédictif supérieur et fiable, soit le retard en classe et les signes de fatigue. D’autres recherches plus poussées étaient les résultats de la présente étude et suggèrent comment une intervention précoce des enseignants, au début du primaire, pourrait encourager l’engagement en classe d’enfant provenant d’une population défavorisée urbaine.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".