Causes and solutions for the high male student dropout rate in Quebec: a research synthesis
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I explore the reasons behind the persistent high male student dropout rate in Quebec, as well as evidence for approaches to reduce it. To do so, I reviewed and analyzed fifty-eight documents, scholarly articles, and periodicals. Causes include a number of push and pull factors, such as social conditioning brought upon by gender norms and stereotypes, lack of male student engagement and motivation due to irrelevant curriculum materials, school environment and discipline policies, draw to the labour market, the impact of low socioeconomic status, gaps in literacy due to less attention in earlier grades, and lack of positive academic male role models. Research also involved synthesizing the solutions proposed in the literature: intervention programs, more diverse extracurricular activities, supporting student autonomy and the development of a growth mindset, and adopting frameworks where schools work with the community and parents to encourage students academically. These recommendations were built upon in a scholarly discussion, taking into account recent Quebec education policy, to derive solutions relevant to this province. Particular solutions discussed include a large-scale early intervention program that supports literacy, socioemotional skills, and an awareness of gender stereotypes, as well as a modification to the Work-Oriented Training Path so that all high school students interested in working can do so without jeopardizing their education
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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 | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».