Les beuveries et la consommation de cannabis au secondaire et le décrochage scolaire à la fin du secondaire : effets modérateurs protecteurs du climat relationnel
Notice bibliographique
Résumé
Le décrochage scolaire est un phénomène touchant une proportion importante d’adolescents au Québec. Les facteurs permettant de prédire ce phénomène peuvent être d’ordre individuel, familial, social, scolaire et sociodémographique. Bien que plusieurs études ont permis d’établir un lien significatif entre la consommation de substances psychoactives et le décrochage scolaire, aucune étude ne s’est attardé sur le possible rôle modérateur protecteur de l’environnement socioéducatif sur le lien existant entre ces deux comportements malgré plusieurs indications soutenant un tel effet. Cette étude vise donc à déterminer, à l’aide d’un devis longitudinal prospectif, si le climat relationnel maître-élève joue un rôle modérateur protecteur sur ce lien. L’échantillon utilisé pour cette étude est tiré de la Stratégie d’Intervention Agir Autrement (SIAA) et comprend 728 adolescents. Les données ont été obtenues à l’aide de questionnaires auto-révélés et des données officielles du Ministère de l’éducation, des loisirs et des sports. Des analyses de régressions logistiques ont été effectuées et ont démontré que le climat relationnel maître-élève semble diminuer les risques de décrochage scolaire pour les élèves consommateurs. Effectivement, le climat relationnel semble être un facteur de protection pour les élèves consommateurs réguliers de cannabis identifiés comme un groupe à risque de décrochage scolaire alors qu’il ne l’est pas pour le groupe des non consommateurs et des faibles consommateurs. En revanche, ces analyses n’ont pas permis de détecter un tel effet pour l’intoxication à l’alcool. Les implications de ces résultats sont discutées.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».