L’expérience scolaire des enfants rwandais élevés par des femmes cheffes de ménage
Notice bibliographique
Résumé
Au Rwanda, plusieurs rapports gouvernementaux montrent que 32 % des familles sont dirigées par des femmes cheffes de ménage. La situation de cette « nouvelle catégorie sociale particulière » est difficile en raison des charges parentales qui incombent à ces femmes, des responsabilités familiales qu’elles cumulent et qui sont considérées comme tabou, et de la pauvreté (43,8 % de ces ménages sont pauvres). Du fait des conditions matérielles peu propices à la réussite scolaire, la scolarisation des enfants de FCM comporte d’énormes défis. Partant de notre recherche doctorale sur l’expérience scolaire de 1 838 élèves en 6e année du primaire des écoles publiques de Kigali, cet article porte sur l’expérience scolaire des 314 élèves de cet échantillon éduqués par des femmes cheffes de ménage. Utilisant les données quantitatives issues d’un questionnaire, les données qualitatives tirées d’entretiens individuels et collectifs et les commentaires des questionnaires, l’analyse menée documente l’impact du fait d’être élevé par une femme chef de ménage sur la scolarisation de ces enfants, principalement en raison du manque de ressources financières nécessaires à une scolarité réussie. Cependant, notre analyse montre aussi que ces conditions difficiles n’empêchent pas certains jeunes de s’investir dans leur scolarité et de surmonter les difficultés.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».