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Record W4388952823 · doi:10.7202/1107454ar

Généralisation des expériences sociales vécues dans les activités parascolaires au contexte scolaire

2023· article· fr· W4388952823 on OpenAlexaffvenue
Maxim Bouchard, Anne‐Sophie Denault, Frédéric Guay, Catherine F. Ratelle, François Poulin

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicYouth Development and Social Support
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La participation à des activités parascolaires à l’école secondaire est une voie prometteuse pour promouvoir l’adaptation scolaire et psychosociale des adolescents. Cependant, peu d’études ont cherché à comprendre les processus expliquant ce lien, notamment comment les expériences sociales vécues dans le contexte de ces activités peuvent se généraliser au contexte scolaire. L’objectif de cette étude consiste à tester un modèle à médiation multiple afin de vérifier (a) si la satisfaction du besoin d’affiliation sociale dans l’activité parascolaire contribue à la satisfaction du besoin d’affiliation sociale à l’école et (b) si le sentiment d’appartenance envers l’activité parascolaire permet de prédire le sentiment d’appartenance envers l’école et si, à leur tour, ces expériences à l’école sont liées à la motivation intrinsèque et au bien-être psychologique des adolescents. Au total, 123 adolescents (50 % de filles) ont rempli un questionnaire à deux reprises au cours d’une même année scolaire. Les résultats montrent que le sentiment d’appartenance des adolescents envers l’activité parascolaire peut se généraliser au contexte de l’école, ce qui, en retour, est associé à la motivation intrinsèque envers l’école. Dans l’ensemble, cette étude permet de mettre en évidence l’importance de développer un sentiment d’appartenance aux activités parascolaires.

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 categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science 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 score0.408
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
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.163
GPT teacher head0.391
Teacher spread0.228 · 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

Citations1
Published2023
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