Bibliographic record
Abstract
La présente étude porte sur l’évaluation de différentes dimensions de la mesure d’estime de soi chez les dyslexiques et non-dyslexiques (N=96), en utilisant la version française de Perceived Competence Scale for Children (PCSC) de Harter. Notre échantillon comprend 33 enfants dyslexiques, 31 enfants en difficulté scolaire et 32 enfants ayant de bonnes performances scolaires, appariés sur les critères de l’âge et du niveau scolaire. Ils ont été testés pour les dimensions cognitive, sociale, physique et générale de l’estime de soi de ce test. La lecture des questions se fait par l’adulte, l’enfant dispose d’une liste de cases à cocher et il a quatre possibilités de réponse pour chaque question. Une analyse de la variance multivariée (Manova) suivie des analyses post hoc (Tukey) ont été menées. Les résultats montrent que les dyslexiques s’estiment aussi compétents que les deux autres groupes d’enfants pour les dimensions physique, sociale et générale. Ils ont par contre une faible estime de soi cognitive par rapport aux deux autres groupes d’enfants. Ce qui révèle une perception très défavorable de leur intelligence due à leurs difficultés en lecture. Les enfants en difficulté scolaire s’estiment aussi compétents que les enfants ayant de bonnes performances scolaires, quelle que soit la dimension envisagée.
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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".