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Le biais d'évaluation de sa compétence scolaire chez des enfants du primaire : ses liens avec la comparaison sociale, sa stabilité et sa valeur adaptative aux plans psychologique et scolaire

2011· dissertation· W7143500247 on OpenAlexaboutno aff
Natacha Boissicat

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldPsychology
TopicSocial Representations and Identity
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCultural environmentSocial impactSocial environment

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail de thèse traite du caractère plus ou moins irréaliste des perceptions que l'élève a de ses compétences scolaires ou de ce qu'il est convenu d'appeler aujourd'hui le biais d'évaluation de sa compétence scolaire. Deux objectifs principaux structurent ce travail. Le premier vise à vérifier si le type de comparaison sociale auquel l'élève se livre est lié au développement d'un biais négatif d'évaluation de sa compétence scolaire. Pour ce faire, nous avons réalisé 6 études auprès d'élèves francophones de primaire scolarisés en France et au Québec. Dans la lignée des travaux de Buunk et Ybema (1997) et de Buunk et al. (2005), nous avons d'abord testé l'hypothèse selon laquelle les élèves pouvaient interpréter positivement et négativement les comparaisons sociales en classe indépendamment de leur direction. Fort de ces éléments, nous avons vérifié ensuite que l'interprétation positive de la comparaison sociale (identification ascendante et différenciation descendante) est liée positivement au biais d'évaluation de sa compétence alors que l'interprétation négative (identification descendante et différenciation ascendante) lui est négativement reliée. Enfin, une mesure plus fine de la comparaison sociale en classe nous a permis d'explorer si le type de comparaison choisie par l'élève impliquait des effets d'assimilation ou de contraste sur leur biais d'évaluation, selon que l'élève s'identifiait plus ou moins fortement à son camarade de comparaison. Les six études menées dans cette première partie apportent globalement un soutien empirique à nos hypothèses. Le second objectif s'est attaché à étudier l'évolution de ce biais au fil du temps et à vérifier si ces modes d'évolution pouvaient être liés au bien-être psychologique du sujet à moyen terme. Dans cette optique, nous avons conduit des analyses de trajectoires pour décrire l'évolution du phénomène au fil du temps (Nagin, 2005). Cette méthode nous a permis de distinguer des patrons d'évolution distincts mettant en lumière le caractère plus ou moins stable du phénomène. Enfin, la mise en relation de ces trajectoires avec des indicateurs de bien-être et de fonctionnement scolaire révèle que sous-estimer ses compétences constitue un risque d'adaptation psychosociale et scolaire pour les élèves.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.470
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.073
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.322 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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