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Record W3199846010 · doi:10.7202/1079122ar

Relations famille-école et l’ajustement du comportement socioscolaire de l’enfant à l’éducation préscolaire

2021· article· fr· W3199846010 on OpenAlexaffvenue
R. Deslandes, Marie Jacques

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicParental Involvement in Education
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article porte sur la dynamique de l’ajustement socioscolaire de l’enfant et des relations famille-école lors de la transition à l’éducation préscolaire. Les résultats montrent qu’en général, les élèves inscrits à la maternelle améliorent leur comportement socioscolaire tout au long de l’année. Lorsque comparés aux autres élèves, ceux dont la mère est moins scolarisée sont désavantagés sur le plan de la participation coopérative en classe et de l’autodirection. Ces mêmes élèves ne montrent aucune amélioration relative à leur ajustement au cours de l’année. Globalement, les relations famille-école évoluent au cours de la transition à la maternelle uniquement en terme d’augmentation du nombre de collaborations entre les parents et l’enseignante en situations de difficulté et de comptes rendus de l’enseignante sur les progrès et les difficultés de l’élève. Les relations famille-école apparaissent plus négatives auprès des familles de mères moins scolarisées. En début d’année, l’ajustement socioscolaire de l’enfant est prédit par la fréquence des occasions de rencontres et d’échanges entre les parents et l’enseignante. À la fin de l’année, comme prédicteurs, s’ajoutent la relation de confiance avec l’enseignante et la connaissance de ses pratiques éducatives. Ces observations suggèrent que la qualité des relations famille-école se fonde sur la qualité des relations avec l’enseignante.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.305
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

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 head0.054
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.307 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations14
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

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