Une analyse des variables sociodémographiques et académiques associées aux buts d'entrée en formation des étudiants et étudiantes de l'Université de Sherbrooke
Notice bibliographique
Résumé
La question examinée dans le cadre de cette étude s'exprime ainsi:"Quelles variables sociodémogaphiques et académiques sont associées aux buts d'entrée en formation des étudiants de l'Université de Sherbrooke?". L'objectif principal est de déterminer quelles variables parmi celles sélectionnées préfigurent les buts d'entrée en formation des étudiants de l'Université de Sherbrooke. Une théorie motivationnelle de participation à la formation, celle du Modèle descriptif des motifs d'entrée en formation selon Philippe Carré est énoncée. Le portrait global des résultats est en concordance avec celui des résultats de projets recensés. Les buts d'entrée en formation des étudiants de l'Université de Sherbrooke sont majoritairement de type intrinsèque. Les résultats démontrent que certaines variables indépendantes sont significatives dans l'explication de la variable"but d'entrée en formation". Celles-ci sont (1) l'âge de l'étudiant, (2) son sexe, (3) le type de sa faculté d'études et (4) le type de son programme d'études.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».