Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article dresse un profil de l’abandon scolaire au niveau de l’enseignement secondaire général au Cameroun. Il s’appuie sur une version étendue de la fonction de production pour estimer un modèle logistique des déterminants de l’abandon scolaire, avec la prise en compte de l’effet marginal des variables explicatives. L’analyse des statistiques descriptives et des estimations économétriques sur les données fournies par l’Institut National de la Statistique (INS) a abouti aux résultats suivants : le taux d’abandon scolaire est plus élevé dans les établissements publics que dans les établissements privés ; les zones urbaines affichent un taux d’abandon plus faible que les zones rurales ; la différence entre les garçons et les filles n’est pas significative ; le contexte familial et les caractéristiques individuelles des apprenants (l’âge en particulier) apparaissent comme les principaux déterminants significatifs de la probabilité d’abandonner le système scolaire au Cameroun. Classification JEL : D91, I21.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".