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Record W3179554967 · doi:10.82308/5596

The importance of understanding the academic emotions of high school students at risk for academic failure

2013· article· en· W3179554967 on OpenAlexfundno aff
Daniella Goldberg

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Languageen
FieldPsychology
TopicPsychology of Development and Education
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill University
KeywordsAt-risk studentsMathematics educationAcademic achievementPsychologyPedagogy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les émotions sont omniprésentes dans les milieux universitaires. Toutefois, les recherches académiques sur les émotions son rare parmi des populations étudiantes à risque. Pour élargir les recherches en cours, cette étude vise à explorer l'impact que le concept-de-soi scolaire et la valeur, ont sur les émotions académiques des élèves de l'école secondaire qui sont à risque d'échec scolaire. L'utilisation la Théorie du contrôle-qualité des émotions académiques comme une base théorique, la relation entre le concept de soi, la valeur des tâches, et des quatre émotions (joie académiques, l'ennui, l'anxiété et la colère) ont été analysées. Il était prévu que le concept de soi et la valeur prédirait des émotions académiques dans cette population; la jouissance serait prédite par un concept de soi ainsi qu'une valeur élevés, l'anxiété et la colère par un faible concept de soi et une valeur élevés, et l'ennui par aucune valeur. Ces hypothèses ont été analysées à l'aide d'analyses de régression multiple, avec émotions désignées comme variables dépendantes, l'âge, le sexe, la réalisation et l'éducation par la mère comme les covariables et le concept de soi académique et la valeur travail comme variables indépendantes. Les résultats indiquent que la valeur extrinsèque prédit la jouissance et l'anxiété favorablement et le concept de soi était un facteur prédictif négatif de l'anxiété et un prédicteur favorable de l'ennui. Les résultats de la recherche actuelle ne feraient pas seulement à informer la théorie, mais aussi a contribuer au développement de la théorie des interventions menées.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.244
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.276 · 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

Citations2
Published2013
Admission routes1
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