Le Choix des Filières d'Études au Québec : Situation Actuelle et Revue de la Littérature
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we have examined the over-representation of women in the university sector as a whole and their under-representation in the pure and applied sciences. Paving the way for concrete responses, our overview of the economic literature examined the determinants of university students' choice of fields of study. It was found that students who faced multiple choices of study disciplines discriminated between programs based on anticipated income differentials, the likelihood of finding employment, the atrophy of knowledge in science, and the value of some degrees that facilitate the transition to higher education. Although these variables significantly explain the choice of students' programs of study, a significant residual portion of the gender gap in choice remains unexplained. We suggest that a number of idiosyncratic preferences of women and men could explain this residual portion, but that data on student preferences in Quebec were not available in the current survey. To fill this gap, laboratory experiments currently underway at CIRANO will soon shed substantial light on risk aversion and the distinctive degree of cooperation between men and women. We believe that these two factors play an important role in students' decision-making processes and their measurement, in addition to enriching current educational knowledge, would pave the way for the development of policy interventions. Dans le présent document, nous nous sommes interrogés sur la sur-représentation des femmes dans l’ensemble du secteur universitaire et leur sous-représentation dans le domaine des sciences pures et des sciences appliquées. Préparant la voie à des réponses concrètes, notre survol de la littérature économique s’est penché sur les déterminants des choix de filières des étudiants universitaires. Il a été possible de constater que les étudiants qui faisaient face à plusieurs choix de disciplines d’études discriminaient entre les programmes selon les différentiels de revenus anticipés, les probabilités de trouver un emploi, l’atrophie des connaissances dans les sciences ainsi que la valeur que procurent certains diplômes qui facilitent le passage aux études supérieures. Bien que ces variables expliquent significativement le choix des programmes d’études des étudiants, une portion résiduelle importante de l’écart des choix entre les hommes et les femmes demeure toujours inexpliquée. Nous avançons qu’un certain nombre de préférences idiosyncratiques des femmes et des hommes pourraient expliquer cette portion résiduelle mais que des données sur les préférences des étudiantes et étudiants au Québec n’étaient pas disponibles dans les enquêtes de sondage actuelles. Pour combler ce vide, des expériences en laboratoire présentement en cours au CIRANO permettront sous peu de jeter un éclairage substantiel sur l’aversion au risque et le degré de coopération distinctif des hommes et des femmes. Il est de notre avis que ces deux facteurs jouent beaucoup dans le processus de décision des étudiants et leur mesure, en plus d’enrichir les connaissances actuelles en matière d’éducation, préparerait la voie à l’élaboration de politiques d’interventions.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».