Côtoyer des élèves anxieux dans sa classe: étude exploratoire sur la relation entre l’anxiété d’état d’un élève et l’anxiété de trait des collègues de classe
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs jeunes ressentent de l’anxiété à l’école et cela a un effet négatif sur leur bien-être. À l’adolescence, les jeunes tendent à adopter les mêmes comportements que ceux de leurs pairs. Sachant qu’en moyenne les élèves passent 923 heures par année entourés de leurs collègues de classe, la présente étude 1) a évalué si une association existe entre le niveau d’anxiété d’état d’un élève et le niveau d’anxiété de trait des collègues de classe et 2) a examiné si cette association était différente pour les garçons et les filles ainsi que pour les élèves de niveau primaire (10-12 ans) et secondaire (15-17 ans). Pendant deux années scolaires consécutives, 1044 élèves canadiens (59% filles) de six écoles primaires et de sept écoles secondaires ont rempli un questionnaire mesurant l’anxiété d’état et l’anxiété de trait. Des analyses multiniveaux ont montré que l’anxiété d’état des filles était liée uniquement à l’anxiété de trait des autres filles de la classe (b= 0.40, p < .001). Cet effet était similaire pour les filles de l’école primaire et de l’école secondaire (b = 0.07, p = .27). En revanche, aucun effet n’a été obtenu chez les garçons, autant pour les pairs de même sexe (b = 0.11, p = .25) que ceux de sexe opposé (b = -0.01, p = 1.00). Ces résultats suggèrent que les filles et les garçons réagissent différemment à l’anxiété de leurs pairs. Des études futures devraient confirmer ces résultats et étudier les mécanismes sous-jacents à cette différence de sexe.
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 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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".