Beyond the excused/unexcused absence binary: classifying absenteeism through a voluntary/involuntary absence framework
Notice bibliographique
Résumé
Student absenteeism in secondary schools has received international academic attention for quite some time. Absenteeism has been linked to diminished academic outcomes and is one of the leading causes of high school dropout. Although absenteeism is a serious concern for educational scholars, the definitions of absences and their subtypes are inadequately developed in academic literature. The overreliance on excused/unexcused absences that posit the school and the family as the arbitrators of the validity of an absence is a troubling concern, as it glosses over the underlying causes for an absence. This study outlines and critiques the varying conceptions of absenteeism found in the literature and proposes the use of the voluntary/involuntary absenteeism framework as a viable approach to studying non-attendance. The voluntary absence concept is cognizant of the motivational factors affecting student attendance. When the school is perceived as a hostile environment that is often equated with failure some pupils may voluntarily choose to avoid the institution. Involuntary absences refer to absences that are imposed on the student by the conditions of her or his life. Having to work to supplement familial income can often negate a youth’s ability to be present in school. This framework provides an opportunity to both acknowledge the students’ agency in deciding when to attend and to investigate deeper the students’ life circumstances that hinder regular attendance.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».