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Record W166521372 · doi:10.4000/ripes.733

Les mécanismes de sollicitation à la demande d'aide privilégiés par les étudiants du postsecondaire

2013· article· fr· W166521372 on OpenAlexaff
Nicole Racette, Louise Sauvé, Normand Bourgault, Denise Berthiaume, Marie-Michèle Roy

Bibliographic record

VenueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicEducational and Psychological Assessments
Canadian institutionsCegep de Trois-RivieresCegep de ThetfordUniversité TÉLUQCégep de SherbrookeCollège Lionel GroulxDawson College
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.353
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.002

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.

Opus teacher head0.062
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2013
Admission routes1
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