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Record W2305100650 · doi:10.1522/030297902

Analyse comparative du point de vue des meres, des peres et des enseignants dans l'evaluation des problemes de comportement d'enfants d'age scolaire ayant une deficience intellectuelle /

2012· book· fr· W2305100650 on OpenAlexaff
Marie-Josée Harvey

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagefr
FieldPsychology
TopicFamily and Disability Support Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs études rapportent que le taux de prévalence des problèmes de comportement est plus élevé chez les enfants ayant une déficience intellectuelle que chez ceux au développement typique. Les cliniciens et les chercheurs insistent sur l'importance d'évaluer les problèmes de comportement des enfants à l'aide de plusieurs informateurs. Les parents ainsi que les enseignants sont reconnus comme les personnes les plus appropriées pour évaluer les problèmes de comportement chez les enfants d'âge scolaire. Une recension des écrits sur l'évaluation des problèmes de comportement par les parents et les enseignants a permis de relever des failles méthodologiques importantes, notamment le fait que les études ne considèrent pas souvent le point de vue du père ou mettent les mères et les pères dans le même groupe pour les comparer aux enseignants. De plus, le niveau intellectuel et adaptatif des enfants n'est pas évalué ou décrit dans plusieurs de ces recherches. Cette étude a pour but d'établir le taux d'accord entre différents observateurs (mères, pères, enseignants) dans l'évaluation des problèmes de comportement d'enfants d'âge scolaire ayant une déficience intellectuelle et de les. comparer quant au nombre de problèmes de comportement rapporté. Un total de 121 mères, de 96 pères et de 111 enseignants (97 femmes et 17 hommes) ont complété le Developmental Behaviour Checklist (DBC-P et DBC-T) pour évaluer les problèmes de comportement de 54 filles et 73 garçons (5-21 ans) ayant une déficience intellectuelle. Les résultats montrent un bon niveau d'accord entre les parents ainsi qu'entre les mères et les enseignants, mais il est plus faible entre les pères et les enseignants. Les résultats indiquent également que les mères rapportent plus de problèmes de comportement que les pères (perturbateurs/antisociaux et total) et que les enseignants (perturbateurs/antisociaux, comportements centrés sur soi, trouble de la communication, anxiété, total). De plus, les pères rapportent davantage de troubles de la communication et de comportement centrés sur soi que les enseignants. Ces résultats pourraient s'expliquer par le fait que les comportements des enfants peuvent être différents en fonction du milieu où ils évoluent ou par des divergences à l'égard des attentes des évaluateurs, entre autres, parce que leurs rôles et leurs attentes envers les enfants sont différents. Il est également possible que la détresse psychologique de l'évaluateur puisse avoir un lien avec sa perception des problèmes de comportement de l'enfant. Cette recherche fait ressortir l'importance de considérer le point de vue de plusieurs informateurs dans l'évaluation des problèmes de comportement des enfants afin de clarifier la contribution du jugement des mères, des pères ainsi que des enseignants dans l'évaluation des enfants ayant une déficience intellectuelle. Le contrôle de certaines variables comme la santé mentale des parents et des enseignants pourrait permettre d'améliorer les connaissances en regard de cette problématique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.041
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.243
GPT teacher head0.422
Teacher spread0.179 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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