Les déterminants du rendement scolaire des élèves de CP et de CMl en République Centrafricaine
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche visait à mesurer les performances des élèves de CP et de CM 1 en mathématiques et en français en République Centrafricaine et à identifier les facteurs déterminants de la variation de ces performances. Les résultats obtenus sont les suivants. Les niveaux de performance aux tests administrés aux élèves sont de 35 pour cent au CP et de 49 pour cent au CM1 en mathématiques, et de 40 pour cent au CP et de 5 1 pour cent au CM 1 en français. Les niveaux de performance sont plus élevés lorsque le temps consacré à l'enseignement s'accroît; ils tendent à étre plus faibles quand la charge de l'enseignementest plus lourde. Par ailleurs, les performances des élèves tendent à être négativement associées aux facteurs qui diminuent les occasions d'apprendre, comme les absences scolaires, alors qu'elles sont positivement corrélées avec ceux qui tendent à favoriser les apprentissages, comme la disponibilité de certains matériels. Dans l'ensemble, les variables scolaires tendent à avoir un effet plus important sur les performances des élèves que les variables relatives à l'élève.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».