Leviers et obstacles dans les cheminements universitaires à la maîtrise et au doctorat de la population étudiante en situation de handicap émergent (ESHE)
Notice bibliographique
Résumé
Cet article a pour but de repérer les leviers et les obstacles dans les cheminements de formation, l’accès aux mesures d’aide et l’inclusion des étudiantes et étudiants en situation de handicap émergent (ESHE) aux prises avec des troubles d’apprentissage, de l’attention, de santé mentale et du développement. L’étude, basée sur des entretiens menés auprès d’ESHE à la maîtrise et au doctorat, montre que le soutien des personnes clés de l’environnement universitaire et des services d’accompagnement est un levier important dans le parcours de formation et l’accès aux mesures d’aide. En revanche, malgré des mesures d’équité, de diversité et d’inclusion, certaines conditions associées aux mesures censées aider s’avèrent parfois contraignantes, voire contre-productives (p. ex., des délais dans la procédure d’évaluation du handicap, la non-reconnaissance d’un diagnostic antérieur du handicap). Par conséquent, les ESHE peuvent se priver ou se voir refuser l’accès aux services d’aide et d’accommodement, ce qui affecte leur rendement scolaire.
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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».