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Enregistrement W7048510089

Les jeunes de 16-24 ans inscrits en formation professionnelle et les obstacles à leur participation à la formation

2015· other· fr· W7048510089 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Social justice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche est menée à partir de données primaires recueillies par sondage pour les besoins de l’étude conduite par Mazalon et Bourdon (2011) sur les caractéristiques, milieux et habitudes de vie des élèves de la formation professionnelle de la Commission scolaire de la Beauce-Etchemin (CSBE) dans le cadre du Centre d’études et de recherches sur les transitions et l’apprentissage (CÉRTA) de l’Université de Sherbrooke. Notre travail se propose d’explorer les caractéristiques des jeunes de 16-24 ans inscrits en FP dans la CSBE et les types d’obstacles à leur participation à la formation.
\n
\nLes analyses descriptives effectuées ont permis d’identifier les principales caractéristiques de la population ciblée afin d’en dresser le portrait. Les variables liées aux obstacles à la participation des jeunes à la formation, soumises à l’analyse factorielle ont été regroupées en quatre catégories (situationnelle, institutionnelle, dispositionnelle et informationnelle) correspondant, dans l’ensemble, aux catégories conceptuelles de Cross (1981) en plus de l’ajout de la dimension psychosociale à la catégorie dispositionnelle et de la catégorie informationnelle de Darkenwald et Merriam (1982). Cependant, parmi les obstacles identifiés, certains figurent dans des catégories où leur présence est discutable. L’explication de ces cas, peu nombreux, n’est pas évidente, mais les hypothèses liées au fait que Cross (1981) estime que ses catégories ne sont pas rigides dans leur composition et à l’effet probable de la formulation des questions proposées, pourraient être retenues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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