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Record W2972189782 · doi:10.7202/1061819ar

Difficultés scolaires, stratégies de protection de soi et participation parentale à l’adolescence

2019· article· fr· W2972189782 on OpenAlexvenueno aff
Alexandra Leyrit, Nathalie Oubrayrie-Roussel, Yves Prêteur

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSocial Representations and Identity
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette recherche est d’analyser le lien entre les facteurs scolaires (moyenne générale déclarée par les jeunes et redoublement), l’estime de soi (scolaire et globale), les stratégies de protection de soi et la participation parentale perçue par les adolescents. Considérant la multidimensionnalité du soi, nous supposons dans un premier temps que les facteurs scolaires vont influencer l’estime de soi scolaire des jeunes. Nous référant à la théorie de la valorisation de soi (Leary, 2007), nous présumons ensuite que les jeunes vont agir pour préserver ou rehausser leur estime de soi. Nous examinons, dans ce sens, deux stratégies de protection de soi : le désengagement à l’égard du domaine scolaire et l’auto-handicap. Nous supposons que la participation parentale perçue par les jeunes va modérer l’utilisation de ce type de stratégies. Nous nous centrons sur la communication entre les parents et leur adolescent ainsi que sur l’implication des parents dans les loisirs de leur enfant, à partir d’une validation française de l’outil de Deslandes (1995). Nos résultats sont fondés sur une enquête menée auprès de 870 jeunes âgés de 14 à 17 ans. Ils soulignent l’importance que les parents peuvent apporter principalement par la communication qu’ils entretiennent avec leur enfant dans l’adoption par celui-ci de stratégies adaptées aux attentes scolaires. Cette recherche montre ainsi l’intérêt d’un partenariat école-famille.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.260
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.350 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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