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Record W3081735356 · doi:10.51656/psycause.v8i2.20128

Les conséquences d'utiliser différentes approches de mesure de l'implication paternelle

2019· article· fr· W3081735356 on OpenAlexaffvenue
Nicolas R.-Turgeon, Roxanne Paris-Blais, Cynthia Martineau-Houde, Catherine Levesque, Célia Matte‐Gagné

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicParental Involvement in Education
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans la littérature, les chercheurs utilisent de façon interchangeable des questionnaires de fréquences (QF) et des journaux de bord temporels (JBT) pour mesurer l’implication du père auprès de l’enfant. Afin de mieux comprendre les conséquences d’utiliser ces différentes approches de mesure, cette étude examine pour la première fois les relations entre les estimés d’implication paternelle obtenus à l’aide d’un QF et d’un JBT, de même que les relations entre ceux-ci et un prédicteur connu de l’implication paternelle : l’alliance parentale. Quatre-vingts pères ayant un enfant âgé de six mois ont complété un JBT et un QF. Les résultats montrent que les estimés d’implication paternelle obtenus à l’aide du QF et du JBT sont modérément associés, mais seuls les estimés du QF sont prédits par l’alliance parentale. Cette étude suggère que le JBT et le QF mesurent des aspects différents de l’implication paternelle qui sont associés entre eux, mais qui ne sont pas prédits par les mêmes facteurs. Une meilleure compréhension des divergences entraînées par l’utilisation de différents outils de mesure de l’implication paternelle permettra ultimement de dresser un portrait plus juste des études dans le domaine et des prédicteurs de l’implication paternelle et de ses différentes composantes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.173
metaresearch head score (Gemma)0.308
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.173
Threshold uncertainty score0.915

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1730.308
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.004
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0040.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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 head0.049
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.267 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2019
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