Réussite et sélection au premier cycle universitaire au Québec : une analyse multiniveau
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de ce mémoire est d’étudier les formes de sélectivité scolaire et les facteurs de la réussite dans les programmes de premier cycle universitaire au Québec. En s’appuyant sur les différents écrits sur le sujet, cette recherche présente les différents déterminants de la réussite scolaire ainsi que la sélectivité dans les programmes universitaires québécois. D’un point de vue méthodologique, ce mémoire utilise une base administrative de données longitudinales de l’Université de Montréal constituée de deux générations de cohortes d’étudiants de premier cycle. Sur le plan empirique, nous analysons d’abord la différenciation des programmes de premier cycle en matière de sélectivité pour en dériver un indicateur agrégé de sélectivité. Ensuite, nous étudions les facteurs individuels de réussite en contrôlant l’effet de la cote R dans un modèle multiniveau. L’analyse explicative fait apparaitre deux principaux constats originaux sur les facteurs de réussite, l’un relatif à la cote R et l’autre à l’appartenance de sexe. La cote R influence les chances de réussite des étudiants, mais en raison inverse du niveau de sélectivité à l’entrée. Dans les programmes où la sélection à l’entrée est la plus forte, les taux de diplomation sont les plus élevés et le lien entre la cote R et la note finale est très faible. En outre, le fait d’être un garçon tend à réduire les chances de réussite, mais cet effet négatif disparait quand on tient compte de la cote R ainsi que du programme d’appartenance dans un modèle multiniveau. Si les étudiantes réussissent mieux au niveau du premier cycle universitaire c’est donc surtout parce qu’elles ont eu de meilleures performances scolaires antérieurement et qu’elles ne sont pas dans les mêmes programmes que leurs homologues masculins.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».