Les sentiments dépressifs à l’adolescence : un facteur de risque différentiel du décrochage scolaire chez les filles et les garçons de milieu défavorisé
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs travaux ont montré que les sentiments dépressifs chez les adolescents sont associés aux problèmes scolaires (faible rendement, désengagement, absentéisme, etc.). Et certains auteurs suggèrent qu’une partie importante des jeunes qui abandonnent leurs études souffriraient de troubles intériorisés tels que la dépression. Cependant, aucune étude à ce jour ne s’est penchée sur le lien entre la dépression et le décrochage scolaire de manière longitudinale. Cette étude vise donc à vérifier l’impact prédictif de la dépression sur le décrochage. Notre échantillon se compose de 139 adolescents montréalais (60 filles; 79 garçons), en moyenne âgés de 15,1 ans. Les participants, issus de milieux défavorisés, fréquentaient des classes de la 1re à la 5e secondaire au secteur régulier ou adapté. Ils ont été suivis durant 15 mois et 28 % d’entre eux ont décroché pendant l’étude (39 décrocheurs; 100 non-décrocheurs). La dépression a été mesurée avec l’inventaire de dépression de Beck. Nos résultats, obtenus à l’aide d’analyses de régression logistiques, montrent que la dépression est un facteur de risque du décrochage scolaire dont l’impact s’additionne à celui d’autres facteurs de risque socioéconomiques (scolarité des parents), individuels (âge, genre) et scolaires (risque de décrocher, indiscipline). De plus, nos résultats montrent que l’impact de la dépression est modéré par le genre des participants : la dépression a un impact plus important sur le décrochage scolaire chez les garçons que chez les filles. La discussion explore des hypothèses explicatives sur la plus grande vulnérabilité des garçons à décrocher lorsqu’ils font face à des problèmes intériorisés.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».