L’école québécoise assure-t-elle l’égalité des chances ? Le cheminement scolaire des jeunes noirs au secondaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats du suivi de trois cohortes (1994, 1995, 1996) d’élèves francophones, anglophones et créolophones, nés dans les Antilles ou en Afrique ou dont au moins un des deux parents est né dans ces régions, de leur entrée à l’école secondaire québécoise de langue française jusqu’à l’obtention de leur diplôme au cégep. Ces élèves ont été comparés, d’une part avec l’ensemble des élèves et, d’autre part, avec l’ensemble des élèves issus de l’immigration (première et deuxième générations). Dans la première partie, les auteurs donnent un aperçu des caractéristiques sociales et éducatives des cinq sous-groupes. Leur expérience scolaire est ensuite décrite à l’aide des divers indicateurs disponibles dans les banques de données administratives du ministère de l’Éducation (âge à l’arrivée au secondaire; retard scolaire en secondaire 3; identification comme élève à besoins particuliers; taux d’obtention d’un diplôme après 5, 6 ou 7 ans de scolarité secondaire; accès au cégep et taux d’obtention d’un diplôme collégial. Finalement, les auteurs explorent l’impact d’un ensemble de variables socio-démographiques et scolaires sur les taux d’obtention d’un diplôme secondaire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".