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Record W4404370593 · doi:10.7202/1114502ar

Le rôle de la centralité dans la clique et de la popularité de la clique dans le développement de l’estime de soi au début de l’adolescence : identification des jeunes à risque

2024· article· fr· W4404370593 on OpenAlexaffvenue
Olivier Gaudet, Marie‐Hélène Véronneau, Johanne Saint-Charles, Cécile Mathys

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSocial Representations and Identity
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au début de l’adolescence, l’estime de soi est instable et les pairs deviennent de plus en plus importants. La théorie du sociomètre suggère que la position sociale des adolescentes et adolescents au sein du réseau de pairs est liée à leur estime de soi, ce qui pourrait aider à expliquer les variations de l’estime de soi à cette période de la vie. Nous avons émis l’hypothèse que l’interaction entre la position des jeunes au sein de leur clique et la popularité de leur clique influence les changements d’estime de soi sur un an. Les personnes participantes étaient 348 jeunes belges (âge moyen : 13 ans; 61 % de filles). Pour les jeunes des cliques normatives ou populaires, l’estime de soi a augmenté sur un an, quelle que soit leur position au sein de la clique (c’est-à-dire centrale ou périphérique). En revanche, la position au sein de la clique prédit des changements d’estime de soi pour les membres des cliques impopulaires. L’estime de soi des membres centraux est restée élevée, tandis que celle des membres périphériques a commencé à un niveau faible et a diminué avec le temps. Nos résultats soulignent qu’être inclus dans une clique normative ou populaire pourrait être un facteur de protection de l’estime de soi des membres périphériques, alors que la faible popularité de la clique en serait un facteur de risque.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.262
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.030
GPT teacher head0.406
Teacher spread0.376 · 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

Citations0
Published2024
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