Exploration de la validité psychométrique de l’Échelle du Souvenir Maternel de l’Engagement Scolaire (ÉSMES)
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs variables parentales sont connues pour influencer la réussite scolaire de l’enfant, notamment le niveau de scolarité de la mère. Cette variable nous renseigne toutefois bien peu sur la nature et la qualité de l’expérience scolaire de la mère. Afin de raffiner la compréhension des mécanismes par lesquels le vécu scolaire maternel affecte celui de l’enfant, cette étude menée à partir de données secondaires explore le concept du souvenir maternel de l’expérience scolaire, plus précisément de son engagement scolaire. À cette fin, les auteures ont procédé à la validation exploratoire de l’Échelle du souvenir maternel de l’engagement scolaire (ÉSMES) auprès de 373 mères d’élèves du préscolaire. Les analyses en composantes principales (ACP) suggèrent l’existence de deux dimensions : le souvenir maternel de l’engagement comportemental et le souvenir maternel de l’engagement cognitif. Les résultats indiquent que la mesure présente une bonne validité de construit ainsi qu’une validité prédictive satisfaisante. Cette étude représente un premier pas dans l’étude empirique du souvenir parental de l’engagement scolaire et contribuera à sensibiliser les chercheurs ainsi que les intervenants à l’importance de ce concept.
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 | 0.030 | 0.085 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".