Les acquis moraux des élèves ayant reçu l'enseignement religieux catholique comparés à ceux des élèves ayant reçu l'enseignement moral
Bibliographic record
Abstract
Le but de notre étude est de comparer les acquis moraux des élèves de 5e secondaire ayant reçu l'enseignement moral et religieux catholique avec ceux des élèves ayant reçu l'enseignement moral. Trois approches de la morale ont été retenues aux fins de cette évaluation: la première est fondée sur le programme québécois d'enseignement moral de 2e cycle du secondaire; la seconde est fondée sur la théorie du développement moral élaborée par Lawrence Kohlberg; la troisième est fondée sur les intentions d'agir. Les résultats démontrent que les élèves ayant reçu l'enseignement moral obtiennent de meilleurs résultats sur le plan des connaissances morales, mais les élèves ayant reçu l'enseignement moral et religieux catholique obtiennent des résultats supérieurs sur le plan des intentions d'agir. Les deux groupes ont des résultats équivalents sur le plan du jugement moral. En outre, la recherche a permis de démontrer que certaines variables comme le genre de l'élève, le rendement scolaire général et la religiosité induisent des écarts de résultats plus considérables que l'enseignement reçu. On note une forte corrélation entre les acquis moraux et le rendement scolaire, et ce, pour les trois instruments utilisés. Nous concluons que les élèves ayant reçu l'enseignement religieux catholique ont des acquis moraux comparables aux élèves ayant reçu l'enseignement moral.
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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.
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".