La relation entre les interactions positives avec l’enseignant et les pairs sur l'engagement affectif des élèves du primaire immigrants et non-immigrants en milieux défavorisés
Bibliographic record
Abstract
La relation chaleureuse maître-élève et le sentiment d’acceptation par les pairs ont une influence positive sur l’engagement des élèves et notamment, des élèves issus de l’immigration de milieux défavorisés. Pourtant, à notre connaissance, aucune étude n’a exploré l’influence conjointe de ces facteurs sur l’engagement affectif des élèves du primaire. De plus, malgré un intérêt marqué dans les écrits scientifiques pour l’engagement scolaire et ses trajectoires, ainsi qu’une hausse de la population immigrante dans plusieurs pays industrialisés, dont le Canada, les recherches sur l’engagement scolaire des élèves issus de l’immigration au primaire sont limitées. Cette étude a pour objectif d’étudier l’influence différentielle et possiblement additive ou multiplicative des relations chaleureuses avec l’enseignant ainsi que du sentiment d’acceptation par les pairs sur l’engagement affectif en français et en mathématiques des élèves du primaire de milieux défavorisés, issus ou non de l’immigration. Les données ont été recueillies auprès de 130 élèves du troisième cycle du primaire au cours de deux années scolaires consécutives. Les résultats des analyses corrélationnelles montrent que la relation chaleureuse maître-élève est liée positivement à l’engagement affectif de tous les élèves en français et en mathématiques, comparativement à l’acceptation par les pairs qui n’est pas associée à celui-ci. De plus, ces facteurs relationnels interagissent ensemble uniquement chez les élèves issus de l’immigration. En effet, chez ces derniers, la qualité de la relation avec l’enseignant s’avère associée positivement à l’augmentation en cours d’année de l’engagement affectif en français, mais seulement lorsque les élèves présentent un plus faible sentiment d’acceptation sociale. Les implications pour la recherche et la pratique sont discutées.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".