Étude des déterminants motivationnels du bienêtre scolaire
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de la présente recherche est de mettre à jour les liens qu’entretiennent motivation et bienêtre scolaire. Pour ce faire nous nous sommes appuyés sur trois théories de la motivation entre lesquelles s’établissent des liens conceptuels forts : le sentiment d’efficacité personnelle, les buts d’accomplissement et l’intérêt. Nous avons testé un modèle où l’effet du sentiment d’efficacité personnelle est médié par les deux buts d’approche (apprentissage et performance) et par l’intérêt scolaire. Le modèle s’ajuste correctement aux données, et l’analyse des parcours indique que le but d’approche de l’apprentissage sera seul médiateur entre le sentiment d’efficacité personnelle et l’intérêt. Conformément à nos hypothèses, le but d’approche de l’apprentissage a un effet positif sur le bienêtre, alors que l’effet du but d’approche de la performance est négatif. Nous constatons également que parmi les variables prises en considération, c’est l’intérêt scolaire qui est le plus fortement en lien direct avec le bienêtre de l’élève.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".