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Record W7029263065

Influence des fonctions cognitives, des facteurs physiques, psychologiques, sociologiques et des habitudes de vie sur le rendement scolaire des élèves du secondaire : une étude longitudinale

2020· other· fr· W7029263065 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEarly Childhood Education and Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSocial environmentContext (archaeology)Cultural environmentMeteorological satellite
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’acceptation dans un programme d’études post-secondaires donné est habituellement basée exclusivement sur le rendement scolaire des candidats, et les programmes contingentés exigent d’avoir un excellent rendement scolaire pour y accéder. Par conséquent, avoir une meilleure compréhension des différents facteurs impliqués dans \nle rendement scolaire des adolescents aurait des implications importantes dans le milieu des écoles secondaires, autant pour les décideurs politiques et les intervenants du milieu que pour les élèves et leurs parents. Cependant, à notre connaissance, aucune étude à ce jour n’a mesuré une grande variété de ces facteurs afin d’identifier l’importance relative de chacun d’entre eux. De plus, la majorité des études sur le rendement scolaire ont été réalisées chez des enfants du primaire en utilisant un devis transversal. Dans la \nmesure où l’amélioration du rendement scolaire est un objectif fondamental de toute école et qu’il est à la base de l’instauration de différentes politiques scolaires, l’objectif de cette étude est de mieux comprendre les différents facteurs influençant le rendement \nscolaire des élèves du secondaire, leurs importances relatives de même que l’évolution dans le temps de leurs associations. Pour ce faire, un suivi d’une durée de trois années scolaires a été complété par 185 volontaires (âge moyen à l’an 1 : 13,1 r 1,0 ans) fréquentant la même école secondaire publique francophone de Montréal. Le rendement scolaire des participants a été obtenu à partir du bulletin de fin d’année scolaire fourni par l’école et les résultats en sciences, en mathématiques, en français ainsi que la moyenne académique générale ont été utilisés pour les analyses. Les fonctions cognitives (mémoire de travail et capacités d’attention et d’inhibition) ont été évaluées à chacune des trois années prises en compte dans l’étude. Les caractéristiques physiques (composition corporelle et condition physique), psychologiques (motivation envers les études, estime de soi, satisfaction de l’image corporelle et niveau d’anxiété) et sociologiques (facteurs sociodémographiques et influences culturelles) des participants ainsi que leurs habitudes de \nvie (pratique d’activité physique, habitudes alimentaires, habitudes de sommeil et nombre d’heures passées devant les écrans) ont également été évaluées annuellement. Les résultats obtenus indiquent que les filles présentent un meilleur rendement scolaire que les garçons et que les facteurs impliqués dans l’explication du rendement scolaire des adolescentes et des adolescents diffèrent. En effet, chez les adolescentes, une meilleure santé cardiorespiratoire et un faible temps passé devant les écrans semblent être les deux principaux facteurs associés à un meilleur rendement scolaire. Du côté des adolescents de notre échantillon, une meilleure mémoire de travail et faible temps passé devant les jeux vidéos lors de la fin de semaine sont les deux facteurs récurrents dans la prédiction du rendement scolaire dans les différentes matières. Finalement, chez \nles filles, nos résultats permettent d’établir une configuration de différents facteurs permettant d’expliquer entre 8,9 % et 38,6 % des variations du rendement scolaire sur trois ans. En ce qui concerne les garçons, nos modèles finaux en mathématiques, en sciences et pour la moyenne académique générale semblent expliquer entre 26,1 % et \n52,1 % des variations du rendement scolaire sur trois ans. En conclusion, cette étude a permis d’identifier différents facteurs qui influencent le rendement scolaire des adolescentes et des adolescents et d’en mesurer l’importance relative. Le devis longitudinal de ce projet a également permis d’analyser l’évolution des relations entre ces différents facteurs et le rendement scolaire des élèves du \nsecondaire sur une période de trois ans. En fonction des résultats obtenus dans le cadre de cette thèse, des campagnes de sensibilisation de même que des interventions visant à diminuer le temps écran et à augmenter la santé cardiorespiratoire des élèves \npourraient être mises en place dans les écoles secondaires. \n_____________________________________________________________________________ \n \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : adolescents, performance académique, fonctions exécutives, attention, mémoire de travail

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.023
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.232 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2020
Admission routes1
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