L’utilisation de pairs prosociaux dans les programmes d’intervention auprès des jeunes en difficulté d’adaptation
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à diverses interventions mettant à profit l’utilisation des pairs prosociaux dans le cadre de programmes visant des jeunes en difficulté d’adaptation d’âge primaire (6 à 12 ans). Les études qui ont eu recours à un protocole de recherche au sein duquel les participants, les classes ou les écoles ont été répartis d’une manière aléatoire sont particulièrement considérées. Des études visant à favoriser l’affiliation à des pairs prosociaux sont aussi examinées. En outre, des variables et des interventions modérant l’influence des pairs déviants sont discutées. L’examen des différentes études recensées montre que dans l’ensemble, les interventions incluant des pairs prosociaux peuvent mener à des effets positifs, quoique souvent modestes, auprès des jeunes en difficulté. Les résultats des différentes études suggèrent généralement que les interventions n’ont pas d’influence négative sur les jeunes ciblés ou sur les pairs prosociaux participant aux interventions. Certains programmes s’avèrent prometteurs, en particulier ceux qui combinent diverses stratégies d’intervention. Des études futures, ayant recours à des protocoles de recherche rigoureux, permettront de développer davantage les connaissances sur les stratégies d’intervention pouvant être efficaces pour intervenir auprès des jeunes en difficulté d’adaptation.
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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".