L’influence de la relation maîtres-élèves sur le développement de comportements déviants et délinquants à l’adolescence
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à vérifier le lien entre le développement de comportements déviants et de délinquance et les relations maîtres-élèves à l’adolescence, considérées sous l’angle de la qualité des relations entretenues personnellement par un élève avec ses enseignants (QRP : relations chaleureuses et conflictuelles) et de la qualité globale des relations maîtres-élèves dans l’école (QRG : climat relationnel, pratiques pédagogiques et pratiques de gestion des comportements). Les analyses ont été effectuées sur un échantillon de 1171 élèves (52,9 % de garçons; âge moyen de 12,75 ans) de la grande région de Montréal, évalués par questionnaires à trois reprises, en classe, au cours de la première année du secondaire (au début, au milieu et à la fin de l’année). Les résultats montrent que les comportements déviants sont davantage influencés par la QRP, tandis que la délinquance est influencée par les deux facettes des relations maîtres-élèves. L’effet de certains aspects des relations maîtres-élèves varie aussi selon le sexe : les pratiques pédagogiques prédisent les comportements déviants et la délinquance seulement chez les garçons, et la relation conflictuelle a un effet plus prononcé chez les filles pour ce qui est des comportements déviants. Finalement, les élèves présentant des niveaux moyen et élevé de comportements déviants et de délinquance bénéficient davantage de relations maîtres-élèves positives.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".