Les mécanismes de sollicitation à la demande d'aide privilégiés par les étudiants du postsecondaire
Bibliographic record
Abstract
À la suite d’une enquête menée auprès d’étudiants qui rencontrent des difficultés (n =417) ou qui ont reçu un diagnostic de trouble d’apprentissage (n =42), nous présentons les mécanismes de sollicitation qui ont un intérêt pour ces étudiants afin de leur faire connaître l’aide disponible ainsi que les mécanismes qui les incitent à demander de l’aide. Une évaluation portant sur 28 mécanismes de sollicitation à la demande d’aide démontre que le courriel et le site Web de l’établissement constituent les mécanismes les plus appréciés, autant pour faire connaître l’aide disponible que pour les inciter à y avoir recours. Les étudiants du collégial montrent une préférence significative pour les mécanismes basés sur le relationnel (individu à individu), contrairement aux étudiants universitaires qui préfèrent les mécanismes technologiques (p < .05). Les étudiants qui éprouvent fréquemment des difficultés et qui n’ont pas de trouble d’apprentissage n’ont recours à l’aide disponible que pour 49,1 % d’entre eux, contre 75,8 % des étudiants qui présentent un trouble d’apprentissage.
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 | 0.007 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".