Élisabeth a peur de l’échec : Une histoire sur... l'anxiété
Bibliographic record
Abstract
Elisabeth est une petite fille de 7 ans qui a peur de l’echec. Cette apprehension se manifeste d’abord a l’ecole, plus particulierement en situation d’apprentissage des mathematiques, ou elle eprouve des difficultes. Des qu’il est question de mathematiques, Elisabeth se met a se gratter, a avoir mal au ventre et a paniquer. Un jour, Elisabeth invite son amie Mathilde a la maison. Celle-ci a apporte son jeu geant d’Echelles et serpents. Des qu’Elisabeth sent qu’elle pourrait s’arreter sur la case d’un serpent, elle menace d’arreter de jouer. Elle n’accepte pas l’eventualite de perdre. Elisabeth a tendance a se devaloriser et sa confiance en elle se deteriore. Ses pensees negatives envahissent son discours interieur et par consequent, teintent sa perception de la realite. Le pere d’Elisabeth est tres attentif aux reactions d’anxiete de sa fille. Il lui proposera differents moyens pour reprendre confiance en elle et integrer des principes de resolution de problemes qu’elle pourra utiliser dans differentes activites de sa vie. Le taux de prevalence des troubles anxieux Le trouble anxieux represente le trouble psychopathologique le plus frequent chez les enfants. Au Quebec, une etude (Breton et al. 1992) rapporte une prevalence des troubles anxieux de 15 % chez des enfants de 6 a 14 ans. Pour en savoir plus (partie parents) -Definition de l’anxiete et de ses symptomes physiques, emotifs et cognitifs. -Facteurs de risques de l’anxiete chez l’enfant -Conseils pour aider l’enfant anxieux.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
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".