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Record W2300733308 · doi:10.7202/1034486ar

Liens entre tracas de la vie quotidienne à l’âge scolaire et symptômes dépressifs : apports des échelles ISQVE©

2016· article· fr· W2300733308 on OpenAlexvenueno aff
Fabienne Lemétayer, Jean‐Baptiste Lanfranchi

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicYouth Substance Use and School Attendance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude a pour objectif d’identifier les domaines de vie de l’ Inventaire systémique de qualité de vie pour enfants (ISQVE©) (Missotten, Étienne et Dupuis, 2007) les plus en mesure de rendre compte des tracas quotidiens à l’âge scolaire. Elle a également pour but de vérifier la valeur prédictive de ces tracas sur la santé psychologique des enfants, un an après une première évaluation. Dans cette perspective, 106 enfants scolarisés en milieu scolaire régulier, âgés de 8 à 12 ans, ont répondu à deux questionnaires : l’ISQVE© et le CDI. Tous ont été rencontrés lors de deux entretiens menés à un an d’intervalle (T1 et T2). Les analyses, menées avec l’approche PLS-PM, ont permis de retenir à chaque entretien sept domaines de vie perçus comme difficiles d’accès par les enfants sur les 20 domaines de vie évalués à l’aide de l’ISQVE©. Ces analyses ont également permis de montrer l’effet prédicteur de certaines difficultés ressenties sur un intervalle d’un an. De même, ces difficultés perçues ont permis de prédire des symptômes dépressifs de manière immédiate (sur une même période d’évaluation), mais pas sur un intervalle d’un an. La discussion porte sur l’intérêt et l’importance d’examiner plus attentivement les domaines de vie perçus comme difficiles d’accès par les enfants d’âge scolaire afin de prévenir les risques de symptômes dépressifs.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.659
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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