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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".