Usages des statistiques et actions publiques : les politiques de lutte contre le décrochage scolaire au Québec1
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine la production et l’usage des statistiques dans une sphère stratégique de l’action publique au Québec, l’éducation, et, plus particulièrement, la lutte contre le décrochage scolaire. Pour ce faire, nous analysons les documents à caractère programmatique produits au cours des quarante dernières années. Jusqu’en 1990, le décrochage fut un enjeu subordonné à la croissance des effectifs scolaires. La situation change au début des années 1990, la réussite scolaire devenant l’objectif central des politiques éducatives dans un contexte où l’État met l’accent sur l’efficience des actions publiques. Des cibles quantitatives en matière de diplomation sont alors fixées et une instrumentation innovatrice, marquée par une volonté de décentralisation de l’usage des statistiques, est mise en place. Si le recours à des données statistiques demeure faible pour l’ensemble de la période étudiée, la réorientation des politiques éducatives au tournant des années 1990 a toutefois modifié les modes de production des statistiques sur le décrochage scolaire. La production des statistiques sur le décrochage ne précède pas, chronologiquement, l’émergence de celui-ci comme problème appelant une action publique ; elle apparaît pour l’essentiel en conjonction ou dans la foulée de l’action publique dans ce domaine.
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».