Les représentations sociales du travail dans des parcours de retour aux études aux niveaux collégial et universitaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur le volet éducatif de la production et de la reproduction de la main-d’œuvre hautement qualifiée par l’examen des processus en jeu au moment des retours aux études dans des programmes de formation technique et de génie. Nous nous intéressons en particulier à une situation emblématique des référentiels politiques récents en matière d’éducation, soit les retours aux études. Nous cherchons à mieux comprendre comment le retour aux études se réalise, comment les représentations professionnelles agissent sur ce dernier et comment l’expérience scolaire influence les projets des individus. Notre analyse met l’accent sur les ressorts sociaux et culturels des décisions relatives au choix de programmes et à l’orientation professionnelle d’étudiants qui ont interrompu leurs études et qui y retournent. Nous explorons le discours d’étudiants et d’étudiantes qui ont choisi de profiter de la souplesse du système d’éducation québécois pour compléter ou bonifier leur formation initiale ou encore pour tenter une réorientation professionnelle. En particulier, nous désirons savoir comment les différentes formes d’articulation entre éducation et travail influencent les représentations sociales des étudiants au sujet des titres scolaires, de l’évolution de leur carrière scolaire et de leur projet professionnel personnel.
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 | 0.011 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".